numpy.asarray函数

numpy.asarray函数将输入转换为ndarray数组。如果输入已经是ndarray数组，则不会进行任何操作，如果输入是Python序列（如列表），则会创建一个新的ndarray数组。

该函数的语法如下：

numpy.asarray(a, dtype=None, order=None)

其中，参数a表示输入数据，dtype表示输出数据类型，order表示数组元素的存储顺序，可选参数。如果不指定dtype，则会根据输入数据的类型自动推断。如果指定order为'C'（C语言风格）或'F'（Fortran风格），则会按照指定顺序将数组元素存储在内存中。

相关问题

numpy.asarray

numpy.asarray() 函数将 Python 对象转换为 ndarray 数组。如果输入参数本身就是 ndarray 类型，则不做任何修改，直接返回该参数；如果输入参数是其他序列类型，则将其转换成 ndarray 数组类型。

例如，将一个列表转换为 ndarray 数组：

import numpy as np

list1 = [1, 2, 3]
arr1 = np.asarray(list1)
print(arr1)

输出结果为：

[1 2 3]

注意：如果输入参数是一个元组类型，那么 asarray() 函数会默认将元组的第一个元素当作数组的 shape 参数，第二个元素当作数组的数据类型参数。如果元组只有一个元素，则默认为 shape 参数，并且数据类型为 float。

import numpy as np

tuple1 = ((1, 2), (3, 4))
arr2 = np.asarray(tuple1)
print(arr2)

tuple2 = (1, 2, 3)
arr3 = np.asarray(tuple2)
print(arr3)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]]
[1 2 3]

numpy.asarray用法

numpy.asarray函数将输入转换为ndarray数组，如果输入是ndarray，则直接返回原数组，如果输入是元组、列表、元素为数字的列表或者ndarray，都将被转换为ndarray。

语法格式为：numpy.asarray(a, dtype=None, order=None)

其中，a：输入数据，可以是元组、列表、元素为数字的列表或者ndarray；dtype：数据类型，默认为None，表示将数据类型自动推导出来；order：可选参数，有'C'和'F'两个选项，分别表示按行和按列的方式存储数组。默认为None，表示按照输入数据的顺序存储数组。

例如：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.asarray(a)
print(b)
# 输出：[1 2 3]

c = np.asarray(a, dtype=float)
print(c)
# 输出：[1. 2. 3.]

d = np.asarray(a, order='F')
print(d)
# 输出：[1 2 3]

在上面的例子中，我们首先定义了一个列表a，然后使用numpy.asarray函数将其转换为ndarray数组。在第二个例子中，我们还指定了数据类型为float类型。在第三个例子中，我们指定了存储顺序为按列存储。