区别: 创建numpy数组时,np.array()会copy一份; 创建numpy数组时,np.asarray()也会copy一份,但是如果数据源是ndarray类型时,不会copy 举例: 1. 数据源a是数组ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。也就是说改变a的值,b不会。 # 数据源a是列表时,两者没区别 a=[[1,2,3]...
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。
主要区别在于np.array(默认情况下)将会copy该对象,而np.asarray除非必要,否则不会copy该对象。 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: importnumpyasnp#example 1:data1=[[1,1,1],[1,1,1],[...
np.array和np.asarray都可以将数据结构转化为ndarray的形式,这一点没有问题。但是主要区别在于:当数据源是ndarray形式时候,array会生成一个副本,占用新的内存,而asarray不会。 例子: 1. 当数据源为非ndarray时 1 2 3 4 5 6 7 8 import numpy as np a = [[1,2],[3,4]] b = np.array(a) c =...
detectron2在做数据处理的时候用到了np.asarray函数,其输出结果与np.array并无二置,遂了解了一下两个函数的区别。 参考 np.array()和np.asarray()的区别_np.asarray和np.array的区别-CSDN博客,其区别在于是否co…
np.array与np.asarray 都可以将list数据转化为ndarray。 当参数为list数据时,list数据转化为array时,其两者的结果是一致的;如下图1所示: 图1 参数为list数据 当参数为ndarray时,np.array会复制一个ndarray对象,np.asarray不会复制,而是和原来的占用同一个内存, 其结果如下图2所示: 图2 参数为ndarray &n.....
np.array()和np.asarray()的区别,np.array()和np.asarray()的区别一、总结一句话总结:是否copy:主要区别在于np.array(默认情况下)将会copy该对象,而np.asarray除非必要,否则不会copy该对象。和array功能相关:y_train=np.asarray(train_la
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。1、输入为列表时a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]b=np.array(a)c=np.asarray(a)a[2]=1print(a)print(b)print(c)从中我们可以看出np.array与np.asarray...
主要区别在于array（默认情况下）将复制对象，而asarray除非必要，否则不会复制对象。
NumPy 的 np.array 和 np.asarray 有什么区别?我什么时候应该使用一个而不是另一个?它们似乎产生相同的输出。 原文由 Benjamin Hodgson 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议