np.array()和np.asarray()的区别

2023-10-05 03:40
文章标签 区别 np array asarray

本文主要是介绍np.array()和np.asarray()的区别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

参考文献:

numpy中array和asarray的区别

numpy: np.asarray 函数

 

主要区别在于 np.array (默认情况下)将会copy该对象,而 np.asarray 除非必要,否则不会copy该对象。

 

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。

举例说明:

import numpy as np#example 1:
data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
arr2=np.array(data1)
arr3=np.asarray(data1)
data1[1][1]=2
print 'data1:\n',data1
print 'arr2:\n',arr2
print 'arr3:\n',arr3

输出:

data1:
[[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]]
arr2:
[[1 1 1][1 1 1][1 1 1]]
arr3:
[[1 1 1][1 1 1][1 1 1]]

可见array和asarray没有区别,都对元数据进行了复制。

import numpy as np#example 2:
arr1=np.ones((3,3))
arr2=np.array(arr1)
arr3=np.asarray(arr1)
arr1[1]=2
print 'arr1:\n',arr1
print 'arr2:\n',arr2
print 'arr3:\n',arr3


输出:

arr1:
[[ 1.  1.  1.][ 2.  2.  2.][ 1.  1.  1.]]
arr2:
[[ 1.  1.  1.][ 1.  1.  1.][ 1.  1.  1.]]
arr3:
[[ 1.  1.  1.][ 2.  2.  2.][ 1.  1.  1.]]

此时两者才表现出区别。修改了arr1,arr3也会跟着修改。

 

Syntax

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

将结构数据转化为ndarray。

Parameters:

a : array_like

dtype : data-type, optional

order : {‘C’, ‘F’}, optional

Returns:

out : ndarray


与 np.array 的不同


np.asarray 的定义:

def asarray(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)


而 np.array 的定义:

def array(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=True, order=order)



简而言之: 
主要区别在于 np.array (默认情况下)将会copy该对象,而 np.asarray 除非必要,否则不会copy该对象。

Code

# 将list转换为ndarray
a = [1, 2]
print(np.asarray(a))    # array([1, 2])

# 如果对象本身即为ndarray,且不改变dtype,则不会copy之
a = np.array([1, 2])
print(np.asarray(a) is a)    # True

# 如果对象本身即为ndarray,且改变dtype,则还是会copy之
a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)
print(np.asarray(a, dtype=np.float32) is a)    # True
print(np.asarray(a, dtype=np.float64) is a)    # False

这篇关于np.array()和np.asarray()的区别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/3311

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