np.array 元组
时间: 2023-10-19 07:07:59 浏览: 54
np.array函数可以将元组转换为数组。例如,当我们有一个元组tp,我们可以使用np.array(tp)将其转换为一维数组。同样,我们也可以将一个包含元组的元组转换为二维数组,如np.array(tp2)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy数据类型转换:np.array vs. np.asarray](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129761674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
np.array与np.asarray的区别
np.array和np.asarray都是NumPy中用于创建数组的函数,它们的主要区别在于输入参数类型的处理方式。
np.array() 函数将输入的数据转化为数组,如果输入数据是列表、元组等序列类型,则直接转化为数组,如果是字符串或者其他类型则会尝试将其转化为数组。
而 np.asarray() 函数同样可以将输入的数据转化为数组,但是不同的是,如果输入数据本来就是ndarray类型的,则不会进行复制,如果是其他类型,则会先复制一份再进行数组转化。
举个例子,假如我们有一个列表x=[1,2,3,4],那么使用np.array(x)和np.asarray(x)都会生成一个一维的数组,但是如果我们输入一个ndarray类型的数据y=np.array([1,2,3]),则np.array(y)和np.asarray(y)的输出结果会有所不同。
下面是相关问题:
np.array与np.ndarry
np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数,但它们有一些细微的区别。
首先,np.array()是一个函数,用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入,包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型,默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的,其中arr01的数据类型是int32,arr02的数据类型是float64。
而np.ndarray()是一个类,用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同,np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状,还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。
另外,np.asarray()和np.array()在功能上是相似的,都可以用于创建NumPy数组。但是,np.asarray()函数返回一个输入数组的视图(view),如果输入数组已经是一个NumPy数组,则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。
综上所述,np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组,但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数,用于将输入转换为数组,而np.ndarray()是一个类,用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似,但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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