NumPy 从已有的数组创建数组

NumPy 支持从已有的数组创建新的数组。

 

1. numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。

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

参数说明：

参数 描述
a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
dtype 数据类型，可选
order 可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。

 

范例：

将列表转换为 ndarray:

import numpy as np 
 
x =  [1,2,3] 
a = np.asarray(x)  
print (a)

输出结果为：

[1  2  3]

将元组转换为 ndarray:

import numpy as np 
 
x =  (1,2,3) 
a = np.asarray(x)  
print (a)

输出结果为：

[1  2  3]

将元组列表转换为 ndarray:

import numpy as np 
 
x =  [(1,2,3),(4,5)] 
a = np.asarray(x)  
print (a)

输出结果为：

[(1, 2, 3) (4, 5)]

设置了 dtype 参数：

import numpy as np 
 
x =  [1,2,3] 
a = np.asarray(x, dtype =  float)  
print (a)

输出结果为：

[ 1.  2.  3.]

 

2. numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

参数说明：

参数 描述
buffer 可以是任意对象，会以流的形式读入。
dtype 返回数组的数据类型，可选
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
offset 读取的起始位置，默认为0。

 

Python3.x 范例：

import numpy as np 
 
s =  b'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')  
print (a)

输出结果为：

[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']

 

Python2.x 范例：

import numpy as np
s =  'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')
print (a)

输出结果为：

['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']

 

3. numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
参数 描述
iterable 可迭代对象
dtype 返回数组的数据类型
count 读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据 
import numpy as np 
 
# 使用 range 函数创建列表对象  
list=range(5)
it=iter(list)
 
# 使用迭代器创建 ndarray 
x=np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)

输出结果为：

[0. 1. 2. 3. 4.]

NumPy 支持从数值范围创建数组。1. numpy.arange：numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象。2. numpy.linspace：numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成。3. numpy.logspace：numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。