np.array()与np.array([])
时间: 2023-11-20 16:42:31 浏览: 35
np.array() 是 numpy 库中的一个函数,它用于将输入数据转换为 numpy 数组。这个函数可以接受各种数据类型作为参数,例如列表、元组、其他数组等。
np.array([]) 是使用 np.array 函数创建空数组的一种方式。在这种情况下,我们传递一个空的列表作为参数,以创建一个没有任何元素的数组。
总结起来,np.array() 是一个通用的函数,用于将数据转换为 numpy 数组,而 np.array([]) 则是一种特殊情况下创建空数组的方式。
相关问题
np.array与np.ndarry
np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数,但它们有一些细微的区别。
首先,np.array()是一个函数,用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入,包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型,默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的,其中arr01的数据类型是int32,arr02的数据类型是float64。
而np.ndarray()是一个类,用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同,np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状,还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。
另外,np.asarray()和np.array()在功能上是相似的,都可以用于创建NumPy数组。但是,np.asarray()函数返回一个输入数组的视图(view),如果输入数组已经是一个NumPy数组,则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。
综上所述,np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组,但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数,用于将输入转换为数组,而np.ndarray()是一个类,用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似,但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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np.array与np.matrix
np.array和np.matrix都是numpy库中用于表示矩阵的数据结构。它们的主要区别在于,np.array可以表示任意维度的数组,而np.matrix只能表示二维矩阵。
具体来说,np.array是一个通用的多维数组对象,可以包含任意类型的元素。它可以用于执行各种数学操作和函数,支持向量化操作,更灵活地处理数据。
而np.matrix是np.array的一个子类,它在进行矩阵运算时提供了更方便的语法和功能。np.matrix对象始终是二维的,并且在进行矩阵乘法等操作时会自动进行矩阵运算。然而,由于np.matrix的限制,它在一些情况下可能不如np.array灵活。
在实际应用中,推荐使用np.array来表示和处理多维数组,因为它更加通用和灵活。