在本章中,无涯教程将讨论如何从现有数据创建数组。
该函数与numpy.array相似,除了它具有较少的参数,该例程对于将Python序列转换为ndarray很有用。
numpy.asarray(a, dtype=None, order=None)
构造函数采用以下参数。
Sr.No. | Parameter & 描述 |
---|---|
1 | a 以任何形式输入数据,如列表,元组列表,元组,或列表元组 |
2 | dtype 默认情况下,输入数据的数据类型应用于输出ndarray |
3 | order C(行)或F(列)。 C是默认值 |
以下示例说明了如何使用 asarray 函数。
示例1
# 将list列表转换为 ndarray import numpy as np x = [1,2,3] a = np.asarray(x) print a
其输出如下-
[1 2 3]
示例2
# dtype is set import numpy as np x = [1,2,3] a = np.asarray(x, dtype = float) print a
现在,输出将如下所示:
[ 1. 2. 3.]
示例3
#ndarray from tuple import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a
它的输出将是-
链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/numpy/numpy-array-from-existing-data.html
来源:LearnFk无涯教程网
[1 2 3]
示例4
# ndarray from list of tuples import numpy as np x = [(1,2,3),(4,5)] a = np.asarray(x) print a
在这里,输出将如下所示:
[(1, 2, 3) (4, 5)]
此函数将缓冲区解释为一维数组,公开缓冲区接口的任何对象都用作返回 ndarray 的参数。
numpy.frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)
构造函数采用以下参数。
Sr.No. | Parameter & 描述 |
---|---|
1 | buffer 任何公开缓冲区接口的对象 |
2 | dtype 返回的ndarray的数据类型。默认为浮动 |
3 | count 要读取的项目数,默认为-1表示所有数据 |
4 | offset 要读取的起始位置。默认为0 |
以下示例演示了 frombuffer 函数的用法。
import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a
这是它的输出-
['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']
此函数从任何可迭代对象中构建一个 ndarray对象 ,此函数返回一个新的一维数组。
numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
在这里,构造函数采用以下参数。
Sr.No. | Parameter & 描述 |
---|---|
1 | iterable 任何可迭代的对象 |
2 | dtype 输出数组的数据类型 |
3 | count 要从迭代器读取的项目数。默认值为-1,表示要读取的所有数据 |
以下示例说明如何使用内置的 range()函数返回列表对象 。此列表的迭代器用于形成 ndarray对象 。
示例1
# 使用range函数创建列表对象 import numpy as np list = range(5) print list
其输出如下-
[0, 1, 2, 3, 4]
示例2
# 从list列表中获取迭代器对象 import numpy as np list = range(5) it = iter(list) # 使用迭代器创建ndarray x = np.fromiter(it, dtype = float) print x
现在,输出将如下所示:
[0. 1. 2. 3. 4.]
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