array函数会强制复制输入数据,而asarray则会在可能的情况下视图原始数据。这样,asarray在处理大型数据集时更加高效。 3.1 示例代码 importnumpyasnp# 原始数据data=[1,2,3]# 使用 array 函数array_data_copy=np.array(data)# 使用 asarray 函数array_data_view=np.asarray(data)# 检查两个数组的内存地址print...
让我们通过几个示例来看看asarray函数的实际应用。 示例1:基本用法 我们可以将一个简单的列表转化为NumPy数组。 importnumpyasnp# 示例数据:一个普通列表data_list=[1,2,3,4,5]# 使用asarray转换为NumPy数组array_data=np.asarray(data_list)print("原始数据类型:",type(data_list))print("转换后的数据类型...
Code #2 : Tuple to array importnumpyasnp my_tuple = ([1,3,9], [8,2,6])print("Input tuple : ", my_tuple) out_arr = np.asarray(my_tuple)print("output array from input tuple : ", out_arr) 输出: Input tuple : ([1,3,9], [8,2,6])outputarray frominputtuple :[[1 3 ...
np.array(a, dtype=int, copy=False, subok=True) 将复制两者,因为 dtype 不兼容。 大多数其他函数都是围绕 array 的薄包装器—控制复制发生的时间: asarray :如果它是兼容的 ndarray ( copy=False ),则输入将以未复制的形式返回。 asanyarray : The input will be returned uncopied iff it’s a compa...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中asarray方法的使用。 原文地址:Python numpy.asarray函数方法的使用...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中asarray方法的使用。 原文地址:Python numpy.asarray函数方法的使用 ...
我们之前学习了手动建立和利用特殊函数Numpy.zeros以及Numpy.ones来创建数组。这节课我们提供更多的方法,让大家可以创建自己想要的数组。 01从其他数据类型转换 我们在讲列表和Numpy数组很像的时候,告诉大家一种讲列表转换成Numpy数组的方法。其实Numpy里面有一个函数,叫asarray可以不仅可以将列表转换成Numpy数组 ,还可以...
对于单波段栅格数据,ReadAsArray()函数返回(rows, columns) 对于多波段栅格数据,ReadAsArray()函数返回(bands, rows, columns) 按块读取栅格 ReadAsArray同样支持按块读取栅格信息,即读取部分区域图像信息,示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from osgeo import gdal data = gdal.Open("xd...
data3 = np.asarray(data2) data3 输出: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 在处理原本数据就是ndarray时它不会进行复制,而array函数会复制: import numpy as np ar1=np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]) ...