numpy array和asarray
时间: 2023-05-09 11:01:01 浏览: 72
对于numpy而言,array和asarray都是用于创建数组的函数,它们的作用是相似的,但也存在一些区别。
首先,array函数总是会复制输入数组,而asarray函数则只会在输入不是数组时复制(即输入为列表等对象时),如果输入已经是一个数组,使用asarray函数不会复制,它直接返回输入数组的视图。
其次,array函数还有其它的一些参数,例如dtype、copy等,可以用于控制返回的数组的数据类型和是否复制。而asarray函数只有一个参数,也就是输入的数组或者可转换为数组的对象。
另外,array函数可以将一个序列数据(如列表)转换成数组,而asarray函数则只能接受数组或array_like的对象作为输入。在实践中,我们一般使用array函数来创建新的数组,而使用asarray函数来在保持数据不变的情况下将输入数据转换为数组。
总的来说,numpy的array和asarray这两个函数都是用于创建数组的重要工具,它们在某些方面存在差异,使用时需要根据具体的需求选择合适的函数。
相关问题
numpy asarray array
array和asarray都是NumPy库中用于创建数组的函数。主要区别在于当数据源是ndarray时,array会创建一个新的副本,占用新的内存,即进行深拷贝;而asarray则是进行浅拷贝,共享原始数据的内存。当数据源是list时,两者都会对元数据进行拷贝,并且改变原始数据不会影响到数组。
下面是一些示例代码,展示了array和asarray的用法和区别:
引用:
```python
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)
print(f'before change,array:{a}\narray: {b}\nasarray: {c}')
a[0] = 4
print(f'after change,array:{a}\narray: {b}\nasarray: {c}')
```
引用:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a_1 = np.array(a)
a_2 = np.asarray(a)
print(f'array:\n{a_1}')
print(f'asarray:\n{a_2}')
```
引用:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)
print(f'before change,list:{a}\narray: {b}\nasarray: {c}')
a[0] = 4
print(f'after change,list:{a}\narray: {b}\nasarray: {c}')
```
numpy array最小值
要获取numpy array的最小值,可以使用numpy的min函数。以下是获取numpy array最小值的方法:
```
import numpy as np
# 创建ndarray
score = np.array([[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]])
# 获取最小值
min_value = np.min(score)
# 输出最小值
print("numpy array的最小值为:", min_value)
```
输出结果为:
```
numpy array的最小值为: 64
```
所以,numpy array的最小值为64。