从现有数据创建 Numpy 数组

NumPy 提供了使用现有数据创建数组的方法。

numpy.asarray

此例程用于通过使用现有数据（列表或元组形式）创建数组。在需要将 Python 序列转换为 numpy 数组对象的情况下，此例程很有用。

下面给出了使用 asarray() 例程的语法。

它接受以下参数。

1. sequence: 这是要转换为 Python 数组的 Python 序列。
2. dtype: 这是数组中每个项目的的数据类型。
3. order: 可以设置为 C 或 F。默认值为 C。

示例：使用列表创建 numpy 数组

输出

<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3 4 5 6 7]

示例：使用元组创建 numpy 数组

输出

<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3 4 5 6 7]

示例：使用多个列表创建 numpy 数组

输出

<class 'numpy.ndarray'>
[list([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) list([8, 9])]

numpy.frombuffer

此函数用于通过使用指定的缓冲区创建数组。下面给出了使用此缓冲区的语法。

它接受以下参数。

• buffer: 它表示一个公开缓冲区接口的对象。
• dtype: 它表示返回的数据类型数组的数据类型。默认值为 0。
• count: 它表示返回的 ndarray 的长度。默认值为 -1。
• offset: 它表示开始读取的位置。默认值为 0。

示例

输出

<class 'bytes'>
[b'h' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'w' b'o' b'r' b'l' b'd']
<class 'numpy.ndarray'>

numpy.fromiter

此例程用于通过使用可迭代对象创建 ndarray。它返回一个一维 ndarray 对象。

语法如下所示。

它接受以下参数。

1. Iterable: 它表示一个可迭代对象。
2. dtype: 它表示结果数组项目的数据类型。
3. count: 它表示要从数组中的缓冲区读取的项目数。

示例

输出

[0. 2. 4. 6.]
<class 'numpy.ndarray'>