code前端网NumPy 教程：如何使用代码示例从现有数据创建数组
NumPy - 从现有数据创建数组
在本章中，我们将介绍如何从现有数据创建数组。
numpy.asarray
此函数与 numpy.array 类似，只是参数较少。此例程对于将 Python 字符串转换为 ndarray 非常有用。
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
构造函数接受以下参数：
| 序列号 | 参数和说明 | |
|---|---|---|
| 1. | | aa参数列表、元组，任意形式的参数列表。元组、元组列表 |
| 2. | dtype 通常，输入数据类型应用于返回 ndarrayndarray |
❙3。 'C' 是行式 C 样式数组， 'F' 是列式 Fortran 样式数组
以下示例显示如何使用 ♷ 数组 功能： 示例 1
# 将列表转换为 ndarray
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print a
输出为：
[1 2 3]
示例 2
# 设置了 dtype
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float)
print a
输出为：❀输出为：
[1 2 3]
示例 4
# 来自元组列表的 ndarray
import numpy as np
x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print a
输出为： num py.frombuffer
这个函数将缓冲区解释为一维数组。任何公开缓冲区接口的对象都用于返回 ndarray 作为参数。 numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
构造函数接受以下参数：
| 序列号 | 参数和说明 | |
|---|---|---|
| 1. | buffer | buffer，公开接口 2。 dtype 返回数组数据类型，默认为float |
| 3. | count 读取数据个数，默认为读取所有数据 | |
| 4 . | 偏移 可读起始位置，默认为0 |
示例
以下示例展示如何使用uu❀❀功能。
import numpy as np
s = 'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print a
输出为：
['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']
numpy.fromiter
此函数从任何可迭代数组构造一个 ndarray 对象，返回一个新的单个数组对象。
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
构造函数接受以下参数：
| 序列号 | 参数和描述 | |
|---|---|---|
| 1. | 可迭代 | 可迭代任何可迭代。 dtype 返回数据类型为 |
| 3 的数组。 | count 读取数据个数，默认为 -1，读取全部数据 |
以下示例显示如何使用内置 strict() 函数返回一个列表对象。此列表中的迭代器用于形成 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
输出如下：
[0, 1, 2, 3, 4]
示例 2
# 从列表中获得迭代器
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
输出如下：
[0. 1. 2. 3. 4.]版权声明
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