我尝试使用np.empty 使用False 初始化Boolean 数组，
init_arr = empty(5)
init_arr.fill(False)
但我得到了
array([0., 0., 0., 0., 0.])
然后我创建一个pd.Series，
dummy_ser = pd.Series(data=init_arr)
这就是为什么
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
我尝试使用 False 作为其初始化值来初始化具有不同长度的布尔系列。我想知道最好的方法是什么。
我正在使用Python 3.5.2 和Numpy 1.15.4。
【问题讨论】：
np.zeros(5, dtype=bool)。
标签： python python-3.x pandas numpy
这是因为empty() 函数创建了一个浮点数组：
In [14]: np.empty(5).dtype
Out[14]: dtype('float64')
有很多方法可以解决这个问题，提供 dtype=bool 到 empty() 就是其中之一。
但我会像这样创建一个 False 数组：
In [17]: np.full(5, False)
Out[17]: array([False, False, False, False, False], dtype=bool)
【讨论】：
你可以这样做：
np.zeros(5).astype(bool)
【讨论】：
int 数组，然后再将其转换为bool，同时浪费空间。
np.zeros(5, dtype = bool)
这将起作用：
>>> import numpy as np
>>> np.broadcast_to(False, (2, 2))
array([[ False, False],
[ False, False]], dtype=bool)
【讨论】：