numpy.ndarray和np.array

时间: 2023-11-23 08:14:00 浏览: 162

浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

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在Python的科学计算库NumPy中，`np.array()` 和 `np.asarray()` 都是用来创建数组对象的方法，但它们在处理已有数组时有着微妙的区别。本文将深入探讨这两个函数的区别以及`.tolist()`方法的用途。让我们了解 `np.array()` 和 `np.asarray()` 的基本功能。它们都能将不同类型的数据结构（如列表、元组）转换为NumPy的多维数组（ndarray）。然而，当输入已经是ndarray时，两者的处理方式就不同了。 1. **输入为列表时**： - `np.array()` 会创建一个新的ndarray对象，即使输入已经是ndarray，它也会复制一份数据，分配新的内存空间。 - `np.asarray()` 如果输入是ndarray，它不会创建新的副本，而是直接返回输入的引用，这意味着对原数组的修改会影响到返回的ndarray。 ```python a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b = np.array(a) c = np.asarray(a) a[2] = 1 print(a) # 修改列表不影响b和c print(b) print(c) ``` 2. **输入为数组时**： - 当输入是ndarray，`np.array()` 创建的副本不会随着原始数组的改变而改变。 - `np.asarray()` 返回的是输入数组的视图（view），因此，如果对输入数组进行修改，返回的ndarray也会相应更新。 ```python a = np.random.random((3,3)) print(a.dtype) b = np.array(a, dtype='float64') # 创建副本 c = np.asarray(a, dtype='float64') # 创建视图 a[2] = 2 print(a) print(b) # b不受a影响 print(c) # c受a影响，因为是视图 ``` 在上面的例子中，当尝试更改数据类型时，`np.array()` 会创建一个新数组，而 `np.asarray()` 仅转换数据类型，但不复制数据。所以，即使输入是浮点数，改变输入的值时，使用`np.asarray()`创建的数组仍然会反映这些更改。 3. **转换为list类型**： `.tolist()` 方法可以将ndarray转换为Python列表。这个操作在需要将数组序列化或与其他不支持ndarray的函数交互时非常有用，因为ndarray本身不是可序列化的。序列化是将数据转换为可以存储或传输的格式的过程，例如JSON或XML。 ```python a = np.random.random((3,3)) b = a.tolist() a[1] = 2 print(a) # 修改ndarray会影响自身 print(b) # 不影响转换后的列表 ``` 补充知识：在计算机视觉库OpenCV中，有时我们需要将整数转换为固定长度的字符串，例如在保存图像文件名时。`cv::format`函数可以实现这一需求，它允许我们控制数字的小数位数： ```cpp int currentFrame = 2; std::stringstream frame_name; frame_name << cv::format("%.3d", currentFrame) << ".jpg"; // 或者使用C++11的字符串操作 std::string save_frame_path = std::to_string(currentFrame).substr(0,3) + ".jpg"; ``` 总结来说，`np.array()` 和 `np.asarray()` 在创建ndarray时的主要区别在于是否复制数据，而`.tolist()`方法则用于将ndarray转换为Python列表。理解这些区别对于有效管理和操作NumPy数组至关重要。在处理大型数据时，避免不必要的复制可以显著提高程序性能。

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。123 #### 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 ]

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---> 1 frame=np.array(frame_list_test).concat(np.array(frame_list_train)) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'concat'

rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix_from_xyz()) TypeError: get_rotation_matrix_from_xyz(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (rotation: numpy.ndarray[numpy.float64[3, 1]]) -> numpy.ndarray[numpy.float64[3, 3]] Invoked with:

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