關於NumPy中asarray的用法及說明

2022-07-25 10:00:16

NumPy中asarray的用法

函數說明

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

轉換輸入為陣列 array

輸入引數

a：類陣列。輸入資料，可以是轉換為陣列的任意形式。比如列表、元組列表、元組、元組元組、列表元組和 ndarray；
dtype：資料型別，可選。預設情況下，該引數與資料資料型別相同。
order：{'C','F'}，可選。選擇是行優先(C-style)或列優先(Fortran-style)儲存。預設為行優先。

返回值

out：ndarray。‘a’ 的陣列形式。如果輸入已經是匹配 dtype 和 order 引數的 ndarray 形式，則不執行復制，如果輸入是 ndarray 的一個子類，則返回一個基礎類別 ndarray。

範例

將列表轉換為陣列

>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray(a)
array([1, 2])

存在的陣列不會被複制

>>> a = np.array([1, 2])
>>> np.asarray(a) is a
True

如果 “dtype” 引數存在，只有當 dtype 不匹配的時候陣列才被匹配。

>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)
>>> np.asarray(a, dtype=np.float32) is a
True
>>> np.asarray(a, dtype=np.float64) is a
False

與 “asanyarray” 不同，ndarray 子類不被轉換

>>> issubclass(np.recarray, np.ndarray)
True
>>> a = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)
>>> np.asarray(a) is a
False
>>> np.asanyarray(a) is a
True

numpy中array,asarray和asanyarray區別

先討論預設情況下

1、array和asarray都可以將結構資料轉化為ndarray，但是主要區別就是當資料來源是ndarray時，array仍然會copy出一個副本，佔用新的記憶體，但asarray不會。

也就是說當資料=是ndarray時，a = array（b），a和b不再是佔用同一個記憶體的陣列，而asarray中，a和b是同一個，改變b即改變a。

2、asarray和asanyarray的區別，np.asanyarray 會返回 ndarray 或者ndarray的子類，而np.asarray 只返回 ndarray. 也就是說對於ndarray的子類，asanyarray是不會複製的。

array、asarray，asanyarray的區別還受到兩個引數控制

即copy和subok，下面具體舉例

而array預設設定copy=True

假設a是一個陣列，m是一個矩陣，它們的資料型別都是float32：

np.array（a）和np.array（m）都將複製，因為這是預設行為。
np.array（a，copy=False）和np.array（m，copy=False）將複製m而不是a，因為m不是ndarray。
np.array（a，copy=False，subok=True）和np.array（m，copy=False，subok=True）都不會複製，因為m是矩陣，它是ndarray的子類。
由於資料型別不相容，陣列（a，dtype=int，copy=False，subok=True）將同時複製兩者。
asanyarray：如果輸入是相容的ndarray或類似matrix的子類（copy=False，subok=True），則將返回未複製的輸入。

下面舉幾個詳細的例子

array和asarray的區別

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

輸出

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]]

結論：面對元組資料結構，array和asarray沒有區別，都對後設資料進行了複製並轉化為ndarray。

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

輸出

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.]]

結論：當資料來源是ndarray時，array會copy出一個副本，佔用新的記憶體，但asarray不會。

asarray和asanyarray的區別例子

issubclass(np.matrix, np.ndarray)
True
a = np.matrix([[1, 2]])
np.asarray(a) is a#返回的不是子類。
False
np.asanyarray(a) is a#np.asanyarray(a)返回是a的子類
True

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援it145.com。