淺談numpy中np.array()與np.asarray的區(qū)別以及.tolist
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)。
1.輸入為列表時(shí)
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c)
從中我們可以看出np.array與np.asarray功能是一樣的，都是將輸入轉(zhuǎn)為矩陣格式。當(dāng)輸入是列表的時(shí)候，更改列表的值并不會(huì)影響轉(zhuǎn)化為矩陣的值。
2.輸入為數(shù)組時(shí)
a=np.random.random((3,3)) print(a.dtype) b=np.array(a,dtype='float64') c=np.asarray(a,dtype='float64') a[2]=2 print(a) print(b) print(c)
從上述結(jié)果我們可以看出np.array與np.asarray的區(qū)別，其在于輸入為數(shù)組時(shí)，np.array是將輸入copy過(guò)去而np.asarray是將輸入cut過(guò)去，所以隨著輸入的改變np.array的輸出不變，而np.asarray的輸出在變化，并且當(dāng)我們使用np.asarray改變其類型的時(shí)候(輸入是float64，改為float32)，這樣當(dāng)輸入改變的時(shí)候，np.asarray的輸出也不會(huì)改變。
3.array類型轉(zhuǎn)為list類型
a=np.random.random((3,3)) print(a.dtype) b=a.tolist() a[1]=2 print(a) print(b)
從上述我們可以看到.tolist是將數(shù)組轉(zhuǎn)為list的格式，等同于np.array的反向，那什么情況下需要將np.ndarray轉(zhuǎn)為list的格式呢？當(dāng)需要序列化的時(shí)候(serialization)，由于np.ndarray是不可序列化的。
補(bǔ)充知識(shí)：opencv 將int類型數(shù)字轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的字符串cv::format
int currentFrame = 2;
stringstream frame_name;
frame_name << cv::format("%.3d",currentFrame) << ".jpg";
或者：
String save_frame_path;
save_frame_path = cv::format("%.3d", frame_num) + ".jpg";
以上這篇淺談numpy中np.array()與np.asarray的區(qū)別以及.tolist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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