由numpy数组建立另一个

您可以通过多种方式从现有的NumPy数组创建另一个数组。以下是几种常见的方法：

1. 使用切片：您可以使用切片操作来创建一个与原始数组相同的新数组。例如，如果`arr`是原始数组，则可以使用`new_arr = arr[:]`来创建一个新数组`new_arr`。

2. 使用copy()方法：使用`copy()`方法可以创建一个原始数组的副本，该副本是独立于原始数组的。例如，如果`arr`是原始数组，则可以使用`new_arr = arr.copy()`来创建一个新数组`new_arr`。

3. 使用view()方法：`view()`方法创建一个新的数组对象，该对象与原始数组共享相同的数据。这意味着对其中一个数组的更改将反映在另一个数组中。例如，如果`arr`是原始数组，则可以使用`new_arr = arr.view()`来创建一个新数组`new_arr`。

4. 使用astype()方法改变数据类型：您可以使用`astype()`方法将原始数组的数据类型转换为另一个数据类型，并创建一个新的数组。例如，如果`arr`是原始数组，并且您希望将其转换为浮点数类型，则可以使用`new_arr = arr.astype(float)`来创建一个新数组`new_arr`。

这些方法中的每一个都可以根据您的具体需求来选择合适的方式来创建新的数组。

相关问题

建立一个numpy数组arr的同维度的zeros数组

可以使用NumPy库中的`zeros_like`函数来建立一个和输入数组同维度的全零数组。该函数的输入为一个NumPy数组，输出为一个和该数组同维度的全零数组。

以下是实现该功能的代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
zeros_arr = np.zeros_like(arr)
print(zeros_arr)

输出：

[[0 0]
 [0 0]]

其中，`zeros_like`函数的输入为`arr`数组，输出为一个和`arr`数组同维度的全零数组`zeros_arr`。

open3d使用numpy数组

Open3D是一个开源的三维几何处理库，它主要用于计算机视觉、机器人学和3D打印等领域。虽然Open3D的核心数据结构并不是直接建立在NumPy数组上，但是它确实可以接受NumPy数组作为输入，特别是在读取和转换数据的时候。

例如，你可以将NumPy的点云数据(`numpy.ndarray`形状为`(N, 3)`，表示N个三维坐标)转换为Open3D的`PointCloud`对象：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 创建一个NumPy数组
points_numpy = np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [-1, -1, -1]])

# 转换为Open3D PointCloud
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_numpy)

然而，Open3D有自己的数据结构如`Vector3dVector`用于高效地存储和操作三维向量数据，而不是像NumPy那样提供所有数学运算功能。如果你需要进行复杂的数学计算，还是建议使用NumPy，然后将结果传递给Open3D对象。