numpy – 数组vs asarray

Numpy的array()和asarray()函数有什么asarray() ？ 你应该什么时候使用一个，而不是另一个？ 他们似乎为我能想到的所有input产生相同的输出。

Answer 1

asarray的定义是：

 def asarray(a, dtype=None, order=None): return array(a, dtype, copy=False, order=order) 

所以它就像array ，除了它有更less的选项，并copy=False 。 array默认情况下具有copy=True 。

主要区别在于array （默认情况下）将会创build对象的副本，而asarray除非必要，否则不会创build该副本。

Answer 2

这个差别可以通过这个例子来certificate：

1. 生成一个matrix

    >>> A = numpy.matrix(np.ones((3,3))) >>> A matrix([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) 

2. 使用numpy.array来修改A 由于您正在修改副本而不起作用

    >>> numpy.array(A)[2]=2 >>> A matrix([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) 

3. 使用numpy.asarray来修改A 它的工作原因是你正在修改A本身

    >>> numpy.asarray(A)[2]=2 >>> A matrix([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2.]]) 

希望这可以帮助！

Answer 3

在array和asarray的文档中提到了这些差别。 差异在于参数列表，因此函数的作用取决于这些参数。

函数定义如下：

 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) 

和

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

以下参数是可以传递给array而不是像文档中提到的asarray那样的参数：

copy：bool，可选如果为true（默认），则复制该对象 。 否则，只有在__array__返回一个副本时，如果obj是一个嵌套序列，或者需要一个副本来满足任何其他需求（dtype，order等），才会进行复制。

subok：bool，可选如果为True，则子类将被传递 ，否则返回的数组将被强制为基类数组（默认值）。

ndmin：int，可选指定结果数组应具有的最小维数 。 为了满足这个要求，我们将根据需要预先设定形状。