NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 3

简介: `NumPy教程:使用numpy.asarray从已有数据(如列表或元组)创建数组。此函数将任意输入转换为ndarray,参数包括数据类型dtype和内存排序order。例如,将元组列表转为数组:\( x = [(1,2,3), (4,5)] \),\( a = np.asarray(x) \) 输出:\[ (1, 2, 3) (4, 5) \]。

NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 3

NumPy 从已有的数组创建数组

本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。

numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。

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

参数说明:

参数 描述
a 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组
dtype 数据类型,可选
order 可选,有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。

实例

将元组列表转换为 ndarray:

实例

import numpy as np

x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print (a)

输出结果为:

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

目录
相关文章
|
4月前
|
计算机视觉 Python
PIL图像转换为Numpy数组:技术与案例详解
本文介绍了如何将PIL图像转换为Numpy数组,以便利用Numpy进行数学运算和向量化操作。首先简要介绍了PIL和Numpy的基本功能,然后详细说明了转换过程,包括导入库、打开图像文件、使用`np.array()`或`np.asarray()`函数进行转换,并通过打印数组形状验证转换结果。最后,通过裁剪、旋转和缩放等案例展示了转换后的应用,以及如何将Numpy数组转换回PIL图像。此外,还介绍了处理base64编码图像的完整流程。
116 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
218 10
|
6月前
|
Python
Numpy学习笔记(四):如何将数组升维、降维和去重
本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
128 1
|
6月前
|
Python
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数,它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
193 0
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
|
6月前
|
Python
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例
74 2
|
6月前
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
253 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 调度
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
264 1
|
7月前
|
Python
numpy | 插入不定长字符数组测试OK
本文介绍了如何在numpy中创建和操作不定长字符数组,包括插入和截断操作的测试。
|
7月前
|
API Python
Numpy 数组的一些集合操作
Numpy 数组的一些集合操作
80 0
|
7月前
|
编译器 Linux API
基于类型化 memoryview 让 Numpy 数组和 C 数组共享内存
基于类型化 memoryview 让 Numpy 数组和 C 数组共享内存
109 0