Création de tableaux NumPy à partir de tableaux existants

Dans ce chapitre, nous allons apprendre à créer des tableaux à partir de tableaux existants.

numpy.asarray

numpy.asarray est similaire à numpy.array, mais numpy.asarray n'a que trois paramètres, soit deux de moins que numpy.array.

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

Description du paramètre :

Paramètre Description
a Les paramètres d'entrée peuvent se présenter sous n'importe quelle forme : listes, tuples de listes, tuples, tuples de tuples, listes de tuples, tableaux multidimensionnels
dtype Type de données, facultatif
order Optionnel, avec "C" et "F" deux options, représentant les modes ligne majeure et colonne majeure, l'ordre dans lequel les éléments sont stockés dans la mémoire de l'ordinateur.

Exemple

Convertir une liste en ndarray:

Exemple

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

Le résultat de sortie est:

[1  2  3]

Convertir un tuple en ndarray:

Exemple

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

Le résultat de sortie est:

[1  2  3]

Convertir une liste de tuples en ndarray:

Exemple

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

Le résultat de sortie est:

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

Définir le paramètre dtype:

Exemple

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

Le résultat de sortie est:

[ 1.  2.  3.]

numpy.frombuffer

numpy.frombuffer est utilisé pour implémenter des tableaux dynamiques.

numpy.frombuffer accepte un paramètre d'entrée buffer, le lit comme un flux et le convertit en un objet ndarray.

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

Remarque:Lorsque buffer est une chaîne, Python3 définit str par défaut sur le type Unicode, il doit donc être converti en bytestring en ajoutant b avant la str d'origine.

Description du paramètre :

Paramètre Description
buffer Peut être n'importe quel objet, sera lu comme un flux.
dtype Type de données du tableau retourné, facultatif
count Nombre d'éléments de données à lire, la valeur par défaut est -1, lit toutes les données.
offset Position de départ pour la lecture, la valeur par défaut est 0.

Exemple Python3.x

import numpy as np s = b'Bonjour le monde' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print (a)

Le résultat de sortie est:

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

Exemple Python2.x

import numpy as np s = 'Bonjour le monde' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print (a)

Le résultat de sortie est:

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

numpy.fromiter

La méthode numpy.fromiter crée un objet ndarray à partir d'un objet itérable et renvoie un tableau unidimensionnel.

numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
Paramètre Description
itérable Objet itérable
dtype Type de données du tableau retourné
count Nombre d'éléments de données à lire, la valeur par défaut est -1, lit toutes les données

Exemple

import numpy as np # Utilisez la fonction range pour créer un objet list list=range(5) it=iter(list) # Utilisez un itérateur pour créer un ndarray x=np.fromiter(it, dtype=float) print(x)

Le résultat de sortie est:

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