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NumPy 从已有的数组创建数组(numpy创建一个数组)

off999 2024-10-24 12:31 22 浏览 0 评论

numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 只有三个,比 numpy.array 少两个。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

参数说明:

参数描述a任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组dtype数据类型,可选order可选,有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

实例

将列表转换为 ndarray:

实例

import numpy as np

x = [1,2,3]

a = np.asarray(x)

print (a)

输出结果为:

[1 2 3]

将元组转换为 ndarray:

实例

import numpy as np

x = (1,2,3)

a = np.asarray(x)

print (a)

输出结果为:

[1 2 3]

将元组列表转换为 ndarray:

实例

import numpy as np

x = [(1,2,3),(4,5)]

a = np.asarray(x)

print (a)

输出结果为:

[(1, 2, 3) (4, 5)]

设置了 dtype 参数:

实例

import numpy as np

x = [1,2,3]

a = np.asarray(x, dtype = float)

print (a)

输出结果为:

[ 1. 2. 3.]

numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

注意:buffer 是字符串的时候,Python3 默认 str 是 Unicode 类型,所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

参数说明:

参数描述buffer可以是任意对象,会以流的形式读入。dtype返回数组的数据类型,可选count读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。offset读取的起始位置,默认为0。

Python3.x 实例

import numpy as np

s = b'Hello World'

a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')

print (a)

输出结果为:

[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']

Python2.x 实例

import numpy as np

s = 'Hello World'

a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')

print (a)

输出结果为:

['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']

numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

参数描述iterable可迭代对象dtype返回数组的数据类型count读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据

实例

import numpy as np

# 使用 range 函数创建列表对象

list=range(5)

it=iter(list)

# 使用迭代器创建 ndarray

x=np.fromiter(it, dtype=float)

print(x)

输出结果为:

[0. 1. 2. 3. 4.]

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