它不是随机的，它取决于计算机
NumPy为数组请求一些空间时所提供的内存字节数。如果那里不是零，则将使用请求的dtype进行解释（看似随机，但更好的单词是不可预测的）。
在您的示例中，您没有保存第一个阵列，因此立即重用了第一个阵列的内存。
>>> import numpy as np>>> print(id(np.empty((20))))2545385324992>>> print(id(np.empty((20))))2545385324992
现在出现了令人惊讶的部分：似乎Python（或NumPy或您的OS）将内存归零，然后 再次将 其提供给NumPy 。
如果您创建的数组比其他数组大，那么它将不会是“零”，因为它是从其他地方获取的：
>>> print(np.empty((1, 2)))[[ 1.25757479e-311 1.25757479e-311]]>>> print(np.empty((1, 3)))[[ 4.94065646e-324 9.88131292e-324 1.25757705e-311]]
