NumPy实现从已有的数组创建数组

更新时间：2024年10月08日 09:35:24 作者：蜡笔小流

本文介绍了NumPy中如何从已有的数组创建数组,包括使用numpy.asarray,numpy.frombuffer和numpy.fromiter方法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

一. 前言

本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。

二. numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，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：

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:

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:

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：

import numpy as np 
 
x =  [1,2,3] 
a = np.asarray(x, dtype =  float)  
print (a)

输出结果为：

[ 1. 2. 3.]

三. 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。

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']

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']

四. 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

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.]

到此这篇关于NumPy实现从已有的数组创建数组的文章就介绍到这了,更多相关NumPy 从已有的数组创建数组内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

pytorch 实现查看网络中的参数
今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现查看网络中的参数，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-01-01
Python中的闭包使用及作用
这篇文章主要介绍了Python中的闭包使用及作用，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
2022-08-08
Python对比校验神器deepdiff库使用详解
deepdiff模块常用来校验两个对象是否一致，包含3个常用类，DeepDiff，DeepSearch和DeepHash，其中DeepDiff最常用，可以对字典，可迭代对象，字符串等进行对比，使用递归地查找所有差异，本文给大家讲解Python对比校验神器deepdiff库，感兴趣的朋友一起看看吧
2023-04-04
Python中pyecharts安装及安装失败的解决方法
这篇文章主要介绍了Python中pyecharts安装及安装失败的解决方法,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2020-02-02
python Paramiko使用示例
这篇文章主要介绍了python Paramiko的使用示例，帮助大家远程控制类 UNIX 系统，感兴趣的朋友可以了解下。
2020-09-09
Python 私有化操作实例分析
这篇文章主要介绍了Python 私有化操作,结合实例形式分析了Python私有属性、私有方法相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
2019-11-11
Django 视图层(view)的使用
这篇文章主要介绍了Django 视图层(view)的使用，详细的介绍了什么是视图层以及案例，非常具有实用价值，需要的朋友可以参考下
2018-11-11
Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法详解
这篇文章主要介绍了Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法,结合实例形式详细分析了Python实现二叉树结构的定义、遍历方法及相关注意事项,需要的朋友可以参考下
2017-12-12
Python的tarfile模块解压缩.tar/.tar.gz等文件详解
本文介绍了Python标准库tarfile的使用方法,包括tarfile.open、TarFile.add、TarFile.extractall、TarFile.getmembers等核心函数和参数的使用,以及注意事项,特别强调了在Windows环境下处理中文文件名乱码的问题,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
2026-04-04
Python自动创建Markdown表格使用实例探究
Markdown表格是文档中整理和展示数据的重要方式之一,然而,手动编写大型表格可能会费时且容易出错,本文将介绍如何使用Python自动创建Markdown表格,通过示例代码详细展示各种场景下的创建方法,提高表格生成的效率
2024-01-01