空のNumpy配列を所定の次元数で初期化するにはどうすればよいですか？

Question

私は基本的にこのように、空の6-テンソルを初期化したい：

a = np.array([[[[[[]]]]]]) 

は、明示的に括弧を書くより良い方法はありますか？

Answer 1

emptyまたはzerosを使用できます。

はたとえば、ゼロで満たさ2×3の新しい配列を作成するために使用します。numpy.zeros(shape=(2,3))

Answer 2

は、あなたが直接ndarrayコンストラクタ使用することができます

numpy.ndarray(shape=(1,) * 6) 

またはemptyバリアントを、それが思わため、より人気がある：

numpy.empty(shape=(1,) * 6) 

Answer 3

を反復番目の行を追加しますnp.concatenate（a、b、軸= 0）を使用してランク1にある

Do not。配列を繰り返し作成するのは、各ステップで新しい配列を作成する必要があるため、遅いです。プラスaとbは、連結1以外のすべての次元で一致しなければなりません。

np.concatenate((np.array([[[]]]),np.array([1,2,3])), axis=0) 

は寸法誤差を与えます。あなたは、このような配列に連結することができます

唯一のものは、それまでと、appendを、繰り返し作業空のリストを開始するには0 dimenions

In [348]: np.concatenate((np.array([[]]),np.array([[]])),axis=0) 
Out[348]: array([], shape=(2, 0), dtype=float64) 
In [349]: np.concatenate((np.array([[]]),np.array([[1,2]])),axis=0) 
------ 
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 
In [354]: np.array([[]]) 
Out[354]: array([], shape=(1, 0), dtype=float64) 
In [355]: np.concatenate((np.zeros((1,0)),np.zeros((3,0))),axis=0) 
Out[355]: array([], shape=(4, 0), dtype=float64) 

サイズの配列です。最後に配列を作成します。

a = np.zeros((1,1,1,1,1,0))は、最後の軸で別のnp.ones((1,1,1,1,1,n))配列と連結することができます。

In [363]: np.concatenate((a,np.array([[[[[[1,2,3]]]]]])),axis=-1) 
Out[363]: array([[[[[[ 1., 2., 3.]]]]]]) 

Answer 4

np.empty(shape = [1] * (dimensions - 1) + [0])のようにすることができます。 例：

>>> a = np.array([[[[[[]]]]]]) 
>>> b = np.empty(shape = [1] * 5 + [0]) 
>>> a.shape == b.shape 
True