np.asarray
时间: 2023-09-12 08:09:17 浏览: 95
np.array和np.asarray都是numpy库中用于创建数组的函数。
np.array可以将输入的数据转换为数组,如果输入的是一个列表或元组,则会创建一个新的数组,如果输入的是一个数组,则会返回一个相同的数组。
np.asarray也可以将输入的数据转换为数组,但是如果输入的是一个数组,则不会创建一个新的数组,而是直接返回原始数组。
总的来说,np.array更加灵活,可以处理各种类型的输入数据,而np.asarray则更加高效,适用于处理大规模的数组数据。
相关问题
np.array和np.asarray
np.array和np.asarray都是numpy库中用于创建数组的函数。
np.array可以将输入的数据转换为数组,如果输入的是一个列表或元组,则会创建一个新的数组,如果输入的是一个数组,则会返回一个相同的数组。
np.asarray也可以将输入的数据转换为数组,但是如果输入的是一个数组,则不会创建一个新的数组,而是直接返回原始数组。
总的来说,np.array更加灵活,可以处理各种类型的输入数据,而np.asarray则更加高效,适用于处理大规模的数组数据。
np.asarray和np.array区别
np.asarray和np.array都可以将结构数据转换为ndarray类型,但它们之间有一些区别[^1][^2]。
主要区别如下:
1. 当数据源是ndarray时,np.array会创建一个新的副本,占用新的内存空间,而np.asarray不会创建副本,它会共享原始数据的内存。
2. 当数据源是其他可迭代对象(如列表)时,np.array会将其转换为ndarray类型,并创建一个新的副本,而np.asarray也会将其转换为ndarray类型,但不会创建副本,它会共享原始数据的内存。
下面是两个例子来演示np.asarray和np.array的区别:
1. 当数据源是ndarray时,np.array会创建一个新的副本:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array(a)
a[0] = 100
print(a) # 输出:[100 2 3]
print(b) # 输出:[1 2 3]
```
2. 当数据源是其他可迭代对象(如列表)时,np.array会创建一个新的副本,而np.asarray不会创建副本:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)
a[0] = 100
print(a) # 输出:[100, 2, 3]
print(b) # 输出:[1 2 3]
print(c) # 输出:[100 2 3]
```
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