Предлагаю использовать np.nan
.как показано ниже,
yourdata = np.empty((3,1)) * np.nan
(или)
вы можете использовать np.zeros((3,1))
.но он заполнит все значения как zero
.Это не очень хорошо.Я чувствую, что использование np.nan
является лучшим на практике.
Все зависит от вас и зависит от ваших требований.