np.array(inputdata)

`np.array(input_data)`是将`input_data`转换为NumPy数组的函数。它将输入数据转换为一个多维数组对象，并返回一个新的NumPy数组。

以下是一个示例：

import numpy as np

input_data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(input_data)
print(array)

输出：

[1 2 3 4 5]

相关问题

input_data = np.array(input_data)

input_data = np.array(input_data)是将列表input_data转换为NumPy数组的函数。NumPy是Python中用于科学计算和数值计算的重要库，提供了高效的数组和矩阵运算功能。与Python自带的列表（list）相比，NumPy数组具有更高效的运算速度和更少的内存占用。

在这里，我们将列表input_data转换为NumPy数组，可以方便地应用NumPy提供的数组函数进行数据处理和计算。例如，我们可以通过input_data.mean()来计算input_data的平均值，或者通过input_data.std()来计算input_data的标准差。需要注意的是，如果input_data中的元素类型不一致，可能会导致转换失败或者转换结果不符合预期。因此，在使用np.array()函数时，需要确保输入的列表中的元素类型是一致的。

将上述转换实现于data1_str = np.array(input_and_calculate()).astype(str) split_data = np.char.split(data1_str, sep=",") data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data] 数据 = np.array(data_list)中

可以将上述转换应用于`data_list`列表中的每个元素，例如：

data_list = [[float(x) for x in row] for row in split_data]
# 或者
data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data]

这将使用列表推导式或`map()`函数将`split_data`列表中的每个元素转换为浮点数列表。然后，可以使用`np.array()`函数将`data_list`转换为numpy数组，例如：

数据 = np.array(data_list)

这将创建一个numpy数组，其中每个元素都是浮点数。