array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。
举例说明:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
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
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
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]]
|
可见array和asarray没有区别,都对元数据进行了复制。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
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
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
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.]]
|
此时两者才表现出区别
以上这篇对numpy中array和asarray的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Gobsd/article/details/56485177