np.array()和np.ndarray()
时间: 2024-05-26 20:06:59 浏览: 20
np.array()和np.ndarray()都是NumPy库中用于创建数组的函数。
np.array()是一个函数,用于将输入数据(列表、元组、数组等)转换为NumPy数组。它可以接受一个参数,即输入数据,返回一个新的NumPy数组对象。np.array()会尝试推断输入数据的类型,并将其转换为相应的NumPy数组类型。
np.ndarray()是NumPy库中的一个类,用于创建多维数组对象。它可以接受一个参数,即数组的形状(维度),并返回一个新的NumPy数组对象。np.ndarray()创建的数组可以具有不同的数据类型,如整数、浮点数等。
总结:
- np.array()是一个函数,用于将输入数据转换为NumPy数组。
- np.ndarray()是一个类,用于创建多维数组对象。
相关问题
numpy.ndarray和np.array
numpy.ndarray和np.array都是用于表示多维数组的数据结构,但它们在使用方式和功能上有些许不同。
numpy.ndarray是NumPy库提供的一个多维数组对象。它是一个灵活的容器,可以存储具有相同数据类型的元素,并提供了对这些元素进行高效操作的方法。numpy.ndarray可以通过不同的函数进行创建,如numpy.array()、numpy.zeros()、numpy.ones()等。它具有很多强大的功能,例如索引和切片操作、数学运算、线性代数操作、统计计算等。numpy.ndarray在计算机视觉库OpenCV和机器学习库scikit-learn中被广泛使用。
而np.array是NumPy库中一个常用的函数,用于创建numpy.ndarray数组。np.array函数接受一个列表、元组或其他可迭代对象作为输入,然后返回一个新的numpy.ndarray数组。np.array函数的灵活性使得创建数组变得简单和方便。它是numpy.ndarray的一个创建方式之一,可以用于创建各种形状和维度的数组。除了np.array之外,还可以使用其他NumPy库中提供的函数来创建numpy.ndarray数组。
总结来说,numpy.ndarray是NumPy库提供的多维数组对象,而np.array是用于创建numpy.ndarray数组的一个函数。numpy.ndarray提供了丰富的功能,可以进行各种数组操作和计算,而np.array则是创建numpy.ndarray数组的常用方式之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [48_Python列表和数组与numpy.ndarray的区别和使用方法](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/121414780)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
np.array与np.ndarray
np.array()和np.ndarray()之间的区别是什么?
np.array()是一个创建ndarray的便利函数,它将输入的数据转化为ndarray格式的数组。它可以接受多种不同类型的输入数据,包括列表、元组和其他可迭代对象。np.array()会将输入数据转化为ndarray对象,而ndarray是一个多维数组对象。
np.ndarray()是一个类,它用于创建ndarray数组。与np.array()不同,np.ndarray()需要显式地指定数组的维度和数据类型。它可以通过传递一个元组作为参数来指定数组的形状,还可以通过指定dtype参数来指定数组的数据类型。
总结来说,np.array()是一个创建ndarray数组的方便的函数,而np.ndarray()是一个类,用于创建ndarray数组,它提供了更多的灵活性和控制能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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: 50%"]
- *2* [浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist](https://download.csdn.net/download/weixin_38571453/13711564)[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: 50%"]
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