NumPy - 來(lái)自現(xiàn)有數(shù)據(jù)的數(shù)組

這一章中，我們會(huì)討論如何從現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)組。

numpy.asarray

此函數(shù)類(lèi)似于numpy.array，除了它有較少的參數(shù)。 這個(gè)例程對(duì)于將 Python 序列轉(zhuǎn)換為ndarray非常有用。

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

構(gòu)造器接受下列參數(shù)：

序號(hào)參數(shù)及描述

1.	a?任意形式的輸入?yún)?shù)，比如列表、列表的元組、元組、元組的元組、元組的列表
2.	dtype?通常，輸入數(shù)據(jù)的類(lèi)型會(huì)應(yīng)用到返回的ndarray
3.	order?'C'為按行的 C 風(fēng)格數(shù)組，'F'為按列的 Fortran 風(fēng)格數(shù)組

下面的例子展示了如何使用asarray函數(shù)：

示例 1

# 將列表轉(zhuǎn)換為 ndarray import numpy as np x = [1,2,3] a = np.asarray(x) print a

輸出如下：

[1 2 3]

示例 2

# 設(shè)置了 dtype import numpy as np x = [1,2,3] a = np.asarray(x, dtype = float) print a

輸出如下：

[ 1. 2. 3.]

示例 3

# 來(lái)自元組的 ndarray import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a

輸出如下：

[1 2 3]

示例 4

# 來(lái)自元組列表的 ndarray import numpy as np x = [(1,2,3),(4,5)] a = np.asarray(x) print a

輸出如下：

[(1, 2, 3) (4, 5)]

numpy.frombuffer

此函數(shù)將緩沖區(qū)解釋為一維數(shù)組。 暴露緩沖區(qū)接口的任何對(duì)象都用作參數(shù)來(lái)返回ndarray。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

構(gòu)造器接受下列參數(shù)：

序號(hào)參數(shù)及描述

1.	buffer?任何暴露緩沖區(qū)借口的對(duì)象
2.	dtype?返回?cái)?shù)組的數(shù)據(jù)類(lèi)型，默認(rèn)為float
3.	count?需要讀取的數(shù)據(jù)數(shù)量，默認(rèn)為-1，讀取所有數(shù)據(jù)
4.	offset?需要讀取的起始位置，默認(rèn)為0

示例

下面的例子展示了frombuffer函數(shù)的用法。

import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a

輸出如下：

['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']

numpy.fromiter

此函數(shù)從任何可迭代對(duì)象構(gòu)建一個(gè)ndarray對(duì)象，返回一個(gè)新的一維數(shù)組。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

構(gòu)造器接受下列參數(shù)：

序號(hào)參數(shù)及描述

1.	iterable?任何可迭代對(duì)象
2.	dtype?返回?cái)?shù)組的數(shù)據(jù)類(lèi)型
3.	count?需要讀取的數(shù)據(jù)數(shù)量，默認(rèn)為-1，讀取所有數(shù)據(jù)

以下示例展示了如何使用內(nèi)置的range()函數(shù)返回列表對(duì)象。 此列表的迭代器用于形成ndarray對(duì)象。

示例 1

# 使用 range 函數(shù)創(chuàng)建列表對(duì)象 import numpy as np list = range(5) print list

輸出如下：

[0, 1, 2, 3, 4]

示例 2

# 從列表中獲得迭代器 import numpy as np list = range(5) it = iter(list) # 使用迭代器創(chuàng)建 ndarray x = np.fromiter(it, dtype = float) print x

輸出如下：

[0. 1. 2. 3. 4.]

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/navysummer/p/9640692.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NumPy来自现有数据的数组的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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