在编程的世界里，数据结构是基石。今天，让我们用 `numpy` 来创建一个有趣的空数组！假设我们需要一个形状为 `[1, 64, 64, 3]` 的数组，这通常用于处理图像数据（想想 RGB 图像的三维特性）。代码可能看起来像这样：`np.empty([1, 64, 64, 3])` 🎨。

为什么选择 `empty()` 而不是 `zeros()` 或 `ones()`？因为 `empty()` 不会初始化数组元素为零或其他值，它直接返回内存中已有的内容，这意味着速度更快！不过，这也意味着你需要手动初始化数据，以避免“脏数据”问题。✨

想象一下，当你用这段代码加载一张未填充的画布时，就像给艺术家提供了一块空白的画板 🖼️。无论是训练模型还是模拟实验，这张“画布”都将承载无限的可能性。但别忘了，编程就像烹饪，细节决定成败，务必检查你的数据是否符合预期哦！🔥

Python Numpy 数据分析 编程技巧