np.asarray和np.array分别是什么功能

`np.asarray()` 和 `np.array()` 都可以将 Python 对象转换为 numpy 数组，但它们的行为略有不同。

`np.asarray()` 的作用是将输入转换为 numpy 数组。如果输入已经是 numpy 数组，则不会进行复制，如果输入是 Python 列表、元组、字典等对象，则会创建一个新的 numpy 数组并将输入复制到该数组中。因此，如果输入是不可变的，`np.asarray()` 会创建一个新的数组对象。

`np.array()` 的作用是将输入转换为 numpy 数组。如果输入已经是 numpy 数组，则不会进行复制，如果输入是 Python 列表、元组、字典等对象，则会创建一个新的 numpy 数组并将输入复制到该数组中。与 `np.asarray()` 不同，`np.array()` 可以接受更多的参数，例如 dtype、copy 等，可以更加精细地控制输出数组的行为。

在大多数情况下，`np.asarray()` 和 `np.array()` 的作用是相同的，但在某些情况下，它们的行为略有不同，需要根据具体情况选择使用哪个函数。

相关问题

np.asarray和np.array区别

np.asarray和np.array都可以将结构数据转换为ndarray类型，但它们之间有一些区别[^1][^2]。

主要区别如下：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本，占用新的内存空间，而np.asarray不会创建副本，它会共享原始数据的内存。
2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会将其转换为ndarray类型，并创建一个新的副本，而np.asarray也会将其转换为ndarray类型，但不会创建副本，它会共享原始数据的内存。

下面是两个例子来演示np.asarray和np.array的区别：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100 2 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]

2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会创建一个新的副本，而np.asarray不会创建副本：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100, 2, 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]
print(c)  # 输出：[100 2 3]

np.array和np.asarray

np.array和np.asarray都是numpy库中用于创建数组的函数。

np.array可以将输入的数据转换为数组，如果输入的是一个列表或元组，则会创建一个新的数组，如果输入的是一个数组，则会返回一个相同的数组。

np.asarray也可以将输入的数据转换为数组，但是如果输入的是一个数组，则不会创建一个新的数组，而是直接返回原始数组。

总的来说，np.array更加灵活，可以处理各种类型的输入数据，而np.asarray则更加高效，适用于处理大规模的数组数据。