对numpy中array和asarray的区别详解

一段路旁,地瓜叶正茂密地延伸着手脚,棱角分明的叶子颇有生趣,纵横交错的长藤生长着密密匝匝的叶子,团团簇簇地拥挤在一起,生机勃勃。绿色在膨胀,触目不由得一阵舒服,在感叹大自然植物的神奇与美妙里,也感谢阳光的无私赠与。

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:

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:

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。

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:

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。

标签: numpy array