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
作者:虚生 出处:https://www.cnblogs.com/dylancao/ 以音频和传感器算法为核心的智能可穿戴产品解决方案提供商 ,提供可穿戴智能软硬件解决方案的设计,开发和咨询服务。 勾搭热线:邮箱:1173496664@qq.com weixin:18019245820 市场技术对接群:347609188 |
![]() |