np.asarray和np.array区别

np.asarray和np.array都可以将结构数据转换为ndarray类型，但它们之间有一些区别[^1][^2]。

主要区别如下：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本，占用新的内存空间，而np.asarray不会创建副本，它会共享原始数据的内存。
2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会将其转换为ndarray类型，并创建一个新的副本，而np.asarray也会将其转换为ndarray类型，但不会创建副本，它会共享原始数据的内存。

下面是两个例子来演示np.asarray和np.array的区别：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100 2 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]

2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会创建一个新的副本，而np.asarray不会创建副本：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100, 2, 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]
print(c)  # 输出：[100 2 3]

相关问题

np.asarray和np.array的区别

np.asarray和np.array都可以将Python的列表、元组等转换为NumPy数组，但是它们的区别在于：

1. np.asarray会尽可能地复用输入的数组，如果输入已经是一个NumPy数组，那么不会再创建一个新的数组，而是直接返回原数组的视图。而np.array则总是会创建一个新的数组。

2. np.asarray可以接受Python的数组、元组、列表、生成器等，而np.array只能接受Python的数组、元组、列表等。

3. np.asarray可以指定数据类型，如果输入的数组类型与指定的数据类型不一致，那么会进行类型转换。而np.array则会根据输入的数组类型自动推断数据类型。

总的来说，np.asarray更加灵活，可以接受更多类型的输入，并且可以复用已有的数组，而np.array则更加简单，只能接受Python的数组、元组、列表等，并且总是会创建一个新的数组。

np.array和np.asarray

np.array和np.asarray都是numpy库中用于创建数组的函数。

np.array可以将输入的数据转换为数组，如果输入的是一个列表或元组，则会创建一个新的数组，如果输入的是一个数组，则会返回一个相同的数组。

np.asarray也可以将输入的数据转换为数组，但是如果输入的是一个数组，则不会创建一个新的数组，而是直接返回原始数组。

总的来说，np.array更加灵活，可以处理各种类型的输入数据，而np.asarray则更加高效，适用于处理大规模的数组数据。