numpy.asarray
此函数类似于numpy.array,它有较少的参数
numpy.asarray(a,dtype = None,order = None)
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a 任意形式的输入参数,比如列表、列表的元组、元组、元组的元组、元组的列表
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dtype 通常,输入数据的类型会应用到返回的 ndarray
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order ‘C’ 为按行的 C 风格数组,‘F’ 为按列的 Fortran 风格数组
asarray 方法语法:
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = [1,2,3]
In [3]: num = np.asarray(x)
In [4]: num
Out[4]: array([1,3])
In [5]: num = np.asarray(x,dtype=float)
In [6]: num
Out[6]: array([1.,2.,3.])
In [7]: x = (1,3)
In [8]: num = np.asarray(x)
In [9]: num
Out[9]: array([1,3])
numpy.frombuffer
用于实现动态数组,接受 buffer 输入参数,以流的形式读入转化成 ndarray 对象
numpy.frombuffer(buffer,dtype = float,count = -1,offset = 0)
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buffer 可以是任意对象,会以流的形式读入
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dtype 返回数组的数据类型,可选
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count 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据
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offset 读取的起始位置,默认为0
frombuffer 方法语法:
In [1]: import numpy as np
In [2]: s = b'Hello World'
In [3]: num = np.frombuffer(s,dtype='S1')
In [4]: num
Out[4]:
array([b'H',b'e',b'l',b'o',b' ',b'W',b'r',b'd'],dtype='|S1')
numpy.fromiter
方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象,返回一维数组
numpy.fromiter(iterable,dtype,count = -1)
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iterable 可迭代对象
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dtype 返回数组的数据类型
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count 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据
fromiter 方法语法:
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = range(5)
In [3]: it = iter(x)
In [4]: num = np.fromiter(it,dtype=float)
In [5]: num
Out[5]: array([0.,1.,3.,4.])
原文地址:https://blog.csdn.net/yilovexing
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