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對(duì)numpy中array和asarray的區(qū)別詳解

 更新時(shí)間:2018年04月17日 08:41:29   作者:Gobsd  
下面小編就為大家分享一篇對(duì)numpy中array和asarray的區(qū)別詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

array和asarray都可以將結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為ndarray,但是主要區(qū)別就是當(dāng)數(shù)據(jù)源是ndarray時(shí),array仍然會(huì)copy出一個(gè)副本,占用新的內(nèi)存,但asarray不會(huì)。

舉例說(shuō)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 

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]] 

可見(jiàn)array和asarray沒(méi)有區(qū)別,都對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行了復(fù)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 

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.]] 

此時(shí)兩者才表現(xiàn)出區(qū)別

以上這篇對(duì)numpy中array和asarray的區(qū)別詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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