NumPy 从已有的数组创建数组

NumPy 从已有的数组创建数组

1、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)

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。

import numpy as np
a=[1,2,3]
arr1=np.asarray(a)#列表转化为ndarray
print(arr1)
b=(1,2,3,4)
arr2=np.asarray(b)#元组转化为ndarray
print(arr2)
arr3=np.asarray(b,dtype=float)#设置dtype参数
print(arr3)

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

2、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。

• 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，可选项；
• 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'#加上b
arr1=np.frombuffer(s,dtype='S1')
print(arr1)

[b'h' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'w' b'o' b'r' b'l' b'd']

3、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)

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)

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