np.array(data)
时间: 2023-12-13 13:33:04 浏览: 27
`np.array(data)`是NumPy中用于创建数组的函数,其中`data`可以是列表、元组、数组或其他序列对象。它将输入数据转换为NumPy数组,并返回一个新的数组对象。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
# 从列表创建数组
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = np.array(list_data)
print(arr) # 输出:[1 2 3 4 5]
# 从元组创建数组
tuple_data = (1, 2, 3, 4, 5)
arr = np.array(tuple_data)
print(arr) # 输出:[1 2 3 4 5]
# 从多维列表创建数组
list_data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
arr = np.array(list_data)
print(arr)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
```
相关问题
np.array(dataX),np.array(dataY)
这行代码将 `dataX` 和 `dataY` 转换为NumPy数组。
`dataX` 是一个列表,其中每个元素都是一个 `n_past` 行、`dataset.shape[1]` 列的二维数组,代表了数据集中相邻的 `n_past` 行数据。`dataY` 是一个一维数组,其中每个元素是 `dataset` 数据集中对应的下一行数据的第一个元素(即该行的第一列数据)。
`np.array(dataX)` 将 `dataX` 转换为一个三维NumPy数组,该数组的大小为 `(len(dataX), n_past, dataset.shape[1])`,其中 `len(dataX)` 是 `dataX` 列表的长度,即数据集中可用于训练的样本数。
`np.array(dataY)` 将 `dataY` 转换为一个一维NumPy数组,该数组的大小为 `(len(dataY),)`,即数据集中可用于训练的标签数。
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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