预分配多个相同形状的 numpy 数组答案

【问题标题】：Preallocate multiple identically shaped numpy arrays预分配多个相同形状的 numpy 数组
【发布时间】：2014-11-12 01:57:12
【问题描述】：

我正在计算相同大小的 numpy 数组（模型网格数据）的许多属性。我更熟悉 matlab 语法，您可以在其中使用类似于以下的命令预分配多个相同大小的数组：

[array1,array2,array3] = deal(NaN(size(array0)));

目前我的 python2.7.7 (numpy1.9.0) 语法看起来很糟糕、重复而且非常不像 Python：

import numpy as np
array1 = np.ma.zeros(np.shape(array0))
array2 = array1.copy()
array3 = array1.copy()

有没有更好的方法来做这个数组预分配？我考虑过使用一个列表，但我真的不确定是否有最好的、最简洁的方式来实现这一点。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

array1,array2,array3,array4 = [np.ma.zeros(np.shape(array0)) for _ in range(4)]

也可以...

【讨论】：