np.array()和to_numpy()有什么区别
时间: 2024-01-21 08:04:13 浏览: 28
np.array()和to_numpy()都可以用于将pandas中的数据转换为NumPy数组。但是它们之间有一些区别:
1. np.array()是NumPy的函数,而to_numpy()是pandas的方法。
2. np.array()可以将任何数组转换为NumPy数组,而to_numpy()只能将pandas的DataFrame和Series对象转换为NumPy数组。
3. np.array()会在转换时创建新的数组,而to_numpy()返回的是原始数据的视图(即对原始数据的引用),因此在某些情况下更高效。
4. np.array()可以指定数据类型,而to_numpy()将尝试推断数据类型。
5. 在某些情况下,np.array()可能会更改数据的类型,而to_numpy()不会。例如,如果pandas中包含NaN值,则to_numpy()将使用浮点类型,而np.array()可能会使用对象类型。
总之,np.array()和to_numpy()都可以用于将pandas中的数据转换为NumPy数组,但是它们之间有一些区别,需要根据具体的情况选择使用哪一个。
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y_train = np.array(y_train) y_test = np.array(y_test) x_train = np.array(x_train) x_test = np.array(x_test)如何让这个代码更简洁
可以直接使用numpy的array函数来将数据集转换为numpy数组,不需要再单独定义变量。代码可以简化为:
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test)
y_test = np.array(y_test)
np.array(history_data)
`np.array(history_data)`是将Python列表或元组转换为Numpy数组的方式[^1]。
例如:将一个包含10个整数的列表转化为一个Numpy数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
history_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
history_np_array = np.array(history_data)
print(history_np_array)
```
输出结果为:
```
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```