numpy.asarray 此函数类似于numpy.array，它有较少的参数
numpy.asarray(a,dtype = None,order = None)
-
dtype 通常，输入数据的类型会应用到返回的 ndarray
-
order ‘C’ 为按行的 C 风格数组，‘F’ 为按列的 Fortran 风格数组
asarray 方法语法：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = [1,2,3]
In [3]: num = np.asarray(x)
In [4]: num
Out[4]: array([1,3])
In [5]: num = np.asarray(x,dtype=float)
In [6]: num
Out[6]: array([1.,2.,3.])
In [7]: x = (1,3)
In [8]: num = np.asarray(x)
In [9]: num
Out[9]: array([1,3])
numpy.frombuffer 用于实现动态数组，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)
frombuffer 方法语法：
In [1]: import numpy as np
In [2]: s = b'Hello World'
In [3]: num = np.frombuffer(s,dtype='S1')
In [4]: num
Out[4]:
array([b'H',b'e',b'l',b'o',b' ',b'W',b'r',b'd'],dtype='|S1')
numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组
numpy.fromiter(iterable,dtype,count = -1)
fromiter 方法语法：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = range(5)
In [3]: it = iter(x)
In [4]: num = np.fromiter(it,dtype=float)
In [5]: num
Out[5]: array([0.,1.,3.,4.])
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 [email protected] 举报，一经查实，本站将立刻删除。
