NumPy-Arrays aus vorhandenen Arrays erstellen

In diesem Kapitel lernen wir, wie man Arrays aus vorhandenen Arrays erstellt.

numpy.asarray

numpy.asarray ist ähnlich zu numpy.array, aber numpy.asarray hat nur drei Parameter, zwei weniger als numpy.array.

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

Parameter description:

Parameter Beschreibung
a Eingabeparameter in beliebiger Form können Listen, Tupel von Listen, Tupel, Tupel von Tupeln, Listen von Tupeln, mehrdimensionale Arrays sein
dtype Datentyp, optional
order Optional, mit "C" und "F" zwei Optionen, die zeilenorientierte und spaltenorientierte Anordnung darstellen, die Reihenfolge, in der Elemente im Computerspeicher gespeichert werden.

Beispiel

Eine Liste in ndarray umwandeln:

Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

[1  2  3]

Ein Tupel in ndarray umwandeln:

Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

[1  2  3]

Eine Liste von Tupeln in ndarray umwandeln:

Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

[(1, 2, 3) (4, 5)]

Den dtype-Parameter festlegen:

Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

[ 1.  2.  3.]

numpy.frombuffer

numpy.frombuffer wird verwendet, um dynamische Arrays zu implementieren.

numpy.frombuffer akzeptiert einen buffer-Eingabeparameter, liest ihn als Stream ein und wandelt ihn in ein ndarray-Objekt um.

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

Hinweis:Wenn buffer ein String ist, verwendet Python3 standardmäßig den Unicode-Typ für str, daher muss er in einen Bytestring umgewandelt werden, indem b vor den ursprünglichen str gesetzt wird.

Parameter description:

Parameter Beschreibung
buffer Kann ein beliebiges Objekt sein, wird als Stream eingelesen.
dtype Datentyp des zurückgegebenen Arrays, optional
count Anzahl der zu lesenden Datenelemente, Standard ist -1, liest alle Daten.
offset Startposition zum Lesen, Standard ist 0.

Python3.x Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

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

Python2.x Beispiel

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

Das Ausgabeergebnis ist:

['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']

numpy.fromiter

Die Methode numpy.fromiter erstellt ein ndarray-Objekt aus einem iterierbaren Objekt und gibt ein eindimensionales Array zurück.

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
Parameter Beschreibung
iterierbar Iterierbares Objekt
dtype Datentyp des zurückgegebenen Arrays
count Anzahl der zu lesenden Datenelemente, Standard ist -1, liest alle Daten

Beispiel

import numpy as np # Verwende die range-Funktion, um ein Listenobjekt zu erstellen list=range(5) it=iter(list) # Verwende einen Iterator, um ndarray zu erstellen x=np.fromiter(it, dtype=float) print(x)

Das Ausgabeergebnis ist:

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