Python数据分析：numpy从已有数组创建数组

Python数据分析：numpy从已有数组创建数组

numpy.asarray

numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)

• 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 
 
x =  [1,2,3] 
a = np.asarray(x) #将列表转换为ndarray 
print (a)

运行结果：

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)

• buffer 可以使任意对象，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 

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

运行结果：

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

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)

• 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)

运行结果：

参考：http://www.runoob.com/numpy