Создание массива NumPy: функция asarray ()
функция asarray ()
Функция asarray () используется для преобразования заданного ввода в массив.
Синтаксис:
numpy.asarray (a, dtype = None, order = None)
Версия: 1.15.0
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| Входные данные в любой форме, которые могут быть преобразованы в массив. Это включает списки, списки кортежей, кортежей, кортежей кортежей, кортежей списков и ndarrays. | необходимые | |
| DTYPE | По умолчанию тип данных выводится из входных данных. | необязательный |
| порядок | Использовать ли представление памяти основной строки (стиль C) или основной столбец (стиль Fortran). По умолчанию «C». | необязательный |
Возвращаемое значение:
[ndarray] Массивная интерпретация a. Копирование не выполняется, если входные данные уже являются ndarray с соответствующими dtype и порядком. Если a является подклассом ndarray, возвращается базовый класс ndarray.
Пример 1: функция numpy.asarray ()
>>> import numpy as np
>>> a = [2, 3]
>>> np.asarray(a)
array([2, 3])
>>> x = np.array([2, 3])
>>> np.asarray(x) is x
True
Иллюстрированная презентация:
Пример 2: функция numpy.asarray ()
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([2, 3], dtype=np.float32)
>>> np.asarray(x, dtype=np.float32) is x
True
>>> np.asarray(x, dtype=np.float64) is x
False
Пример 3: функция numpy.asarray ()
>>> import numpy as np
>>> issubclass(np.recarray, np.ndarray)
True
>>> a = np.array([(2.0, 3), (3.0, 5)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)
>>> np.asarray(a) is a
False
>>> np.asanyarray(a) is a
True
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: массив ()
Далее: asanyarray ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования
disqus2code