Es posible crear arrays mediante otras funciones:
- numpy.zeros(): devuelve un array del tamaño y tipo indicados inicializando sus valores con ceros
- numpy.ones(): devuelve un array del tamaño y tipo indicados inicializando sus valores con unos
- numpy.empty(): devuelve un array del tamaño y tipo indicados sin inicializar sus valores
En los tres casos se puede especificar el tamaño deseado con el parámetro shape, que deberá contener un número entero (si se desea crear un array unidimensional) o una tupla de enteros (si se desea crear un array multidimensional):
La función numpy.empty no inicializa los valores del array, lo que quiere decir que éste podría contener cualquier valor. Tal vez te preguntes la utilidad de esta función comparada con, por ejemplo, la función numpy.zeros: cuando no se inicializan los valores el proceso de creación del array es mucho más rápido, lo que, si estamos trabajando con muchos datos, puede ser un factor a considerar si no nos importa el contenido del array (por modificarse posteriormente, por ejemplo).
La función numpy.full() nos permite crear un array de cierto tamaño y tipo rellenándolo con un valor concreto:
Otras funciones útiles son numpy.empty_like(), numpy.zeros_like(), numpy.ones_like() y np.full_like(): Las cuatro funciones aceptan como primer argumento un objeto "semejante a un array" (puede ser una lista, una tupla, otro array...) cuyo tamaño y tipo de datos se replicarán en el array NumPy que se cree (sin inicializar los valores, inicializándolos con ceros, inicializándolos con unos o inicializándose con el valor que se indique, respectivamente).
La función numpy.eye() devuelve un array de dos dimensiones con unos en la diagonal principal y ceros en el resto del array.
Por último, la función numpy.identity() devuelve un array cuadrado con unos en la diagonal principal y ceros en el resto del array (lo que se conoce como matriz identidad):
