只是一个警告，使用np.empty()初始化而不随后编辑值可能会导致(内存分配?)问题:

arr1 = np.empty(96)
arr2 = np.empty(96)
print(arr1)
print(arr2)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan  0.  0.  0.  0.
#   0.  0.  0.  0. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]
#
# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

在数组中初始化的浮点数在我的脚本中的其他地方使用，但与变量arr1或arr2根本没有关联。令人毛骨悚然的。

来自用户@JHBonarius的回答解决了这个问题:

arr = np.tile(np.nan, 96)
print(arr)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

我比较了建议的替代方案的速度，发现对于足够大的向量/矩阵来填充，除了val * ones和array(n * [val])之外的所有替代方案都同样快。

代码重现情节:

import numpy
import perfplot

val = 42.0


def fill(n):
    a = numpy.empty(n)
    a.fill(val)
    return a


def colon(n):
    a = numpy.empty(n)
    a[:] = val
    return a


def full(n):
    return numpy.full(n, val)


def ones_times(n):
    return val * numpy.ones(n)


def list(n):
    return numpy.array(n * [val])


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: n,
    kernels=[fill, colon, full, ones_times, list],
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    xlabel="len(a)",
)
b.save("out.png")

如前所述，numpy.empty()是可行的方法。然而，对于对象，fill()可能并不完全像你想象的那样:

In[36]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[37]: a.fill([])
In[38]: a
Out[38]: array([[], [], [], [], []], dtype=object)
In[39]: a[0].append(4)
In[40]: a
Out[40]: array([[4], [4], [4], [4], [4]], dtype=object)

一种方法可以是:

In[41]: a = numpy.empty(5,dtype=object)
In[42]: a[:]= [ [] for x in range(5)]
In[43]: a[0].append(4)
In[44]: a
Out[44]: array([[4], [], [], [], []], dtype=object)

>>> width = 2
>>> height = 3

>>> r = np.full((width, height, 9), np.nan)

>>> print(r)

array([[[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]],

       [[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]]])

>>> r.shape
(2, 3, 9)

请原谅我的迟到，但这里是大型数组的最快解决方案，iff单精度(f4 float32)是你所需要的。是的，np。南也在工作。

def full_single_prec(n):
    return numpy.full(n, val, dtype='f4')

另一种替代方法是numpy.broadcast_to(val,n)，它在常量时间内返回，与大小无关，也是内存效率最高的(它返回重复元素的视图)。需要注意的是返回值是只读的。

下面是使用与Nico Schlömer的答案相同的基准测试提出的所有其他方法的性能比较。