numpy.asarray

numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个

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。

import numpy as np
a = (1,2,3)
x = np.asarray(a)
print(x)

# 结果
[1 2 3]

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

# 结果
[(1, 2, 3) (4, 5)]

numpy.fromiter

numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
参数    描述
iterable    可迭代对象
dtype    返回数组的数据类型
count    读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据

import numpy as np 
 
# 使用 range 函数创建列表对象  
list=range(5)
it=iter(list)
 
# 使用迭代器创建 ndarray 
x=np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)

#结果

[0. 1. 2. 3. 4.]

numpy.frombuffer

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。

参数说明：

参数    描述
buffer    可以是任意对象，会以流的形式读入。
dtype    返回数组的数据类型，可选
count    读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
offset    读取的起始位置，默认为0。

import numpy as np 
 
s =  b'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype =  'S1')  
print (a)

# 结果
[b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']