NumPy 从已有的数组创建数组学习笔记

在NumPy中，我们可以通过已有的数组来创建新的数组，这样可以方便地进行数据处理和分析。

1. numpy.asarray

通过numpy.asarray可以将序列（列表、元组等）转换为ndarray。如果输入本身就是一个ndarray，则不会复制，否则会复制。

实例：

pythonCopy Code
import numpy as np

# 将列表转换为ndarray
arr1 = np.asarray([1, 2, 3])
print(arr1)

# 将元组转换为ndarray
arr2 = np.asarray((4, 5, 6))
print(arr2)

# 传入ndarray，不进行复制
arr3 = np.asarray(arr1)
print(arr3)

# 传入列表，进行复制
arr4 = np.asarray([7, 8, 9], dtype=np.float32)
print(arr4)

输出结果：

Copy Code
[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]
[7. 8. 9.]

2. numpy.array

numpy.array与numpy.asarray类似，可以将序列转换为ndarray，但是它有更多的选项可以设置，比如指定数组元素类型、维度等。

实例：

pythonCopy Code
import numpy as np

# 将列表转换为ndarray，指定元素类型为int32
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print(arr1)

# 指定维度
arr2 = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], dtype=np.int32)
print(arr2)

# 指定元素类型为float
arr3 = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], dtype=np.float)
print(arr3)

输出结果：

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[1 2 3]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

3. numpy.frombuffer

numpy.frombuffer可以将缓冲区转换为ndarray。这里的缓冲区可以是Python中的字符串、byte串等。

实例：

pythonCopy Code
import numpy as np

# 将字符串转换为ndarray
arr1 = np.frombuffer('hello world'.encode('utf-8'), dtype=np.uint8)
print(arr1)

# 将byte串转换为ndarray
arr2 = np.frombuffer(b'\x01\x02\x03', dtype=np.uint8)
print(arr2)

输出结果：

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[104 101 108 108 111  32 119 111 114 108 100]
[1 2 3]

4. numpy.fromiter

numpy.fromiter可以从一个可迭代对象中构建一个ndarray，此方法类似于range()函数。

实例：

pythonCopy Code
import numpy as np

# 从迭代器中构建ndarray
it = iter([1, 2, 3])
arr1 = np.fromiter(it, dtype=np.int32)
print(arr1)

# 使用自定义函数进行映射
arr2 = np.fromiter(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3]), dtype=np.int32)
print(arr2)

输出结果：

Copy Code
[1 2 3]
[1 4 9]

以上就是从已有的数组创建数组的方法，可以根据不同的需求选择不同的方法进行使用。