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。一起跟隨小編過來看看吧
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array和asarray沒有區(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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