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numpy 从已有数据创建数组——迹忆客-ag捕鱼王app官网

在本章中,我们将讨论如何从现有数据创建数组。

numpy.asarray

该函数与 numpy.array 类似,只是它的参数较少。此函数主要是将python 序列转换为 ndarray。语法如下

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

参数说明如下:

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。

下面我们通过几个示例来了解一下该函数的应用

示例

将list数据转换成 ndarray

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

运行结果如下

[1  2  3] 

指定数据类型

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

运行结果如下

[ 1.  2.  3.] 

接下来我们将一个 元组数据类型转换成 ndarray

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

运行结果如下

[1  2  3]

将一个list数据转换成 ndarray

import numpy as np 
x = [(1,2,3),(4,5)] 
a = np.asarray(x) 
print(a)

运行结果如下

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

numpy.frombuffer

此方法将 buffer 数据转换成一个一维数组。任何返回 buffer 的接口都可以作为 frombuffer 方法的参数。语法如下

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。

参数说明如下:

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。

示例

import numpy as np 
s = b'hello world' 
a = np.frombuffer(s, dtype = 's1') 
print(a)

运行结果如下

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

numpy.fromiter

此函数从任何可迭代对象构建一个ndarray对象,返回一个新的一维数组。语法如下

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

参数说明如下

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

示例

以下示例显示先使用python的内置range()函数返回列表对象。此列表的迭代器作为fromiter方法的参数用来创建ndarray对象。

import numpy as np 
list = range(5) 
print(list)

运行结果如下

[0,  1,  2,  3,  4]

然后将迭代器对象作为 fromiter的参数,从而返回一个ndarray对象

import numpy as np 
list = range(5) 
it = iter(list)  
# 使用迭代器创建ndarray
x = np.fromiter(it, dtype = float) 
print(x)

运行结果如下

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

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