In questo capitolo, discuteremo come creare un array da dati esistenti.
numpy.asarray
Questa funzione è simile a numpy.array tranne per il fatto che ha meno parametri. Questa routine è utile per convertire la sequenza Python in ndarray.
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
Il costruttore prende i seguenti parametri.
| Sr.No. | Parametro & Descrizione |
|---|---|
| 1 |
a Dati in ingresso in qualsiasi forma come lista, elenco di tuple, tuple, tupla di tuple o tupla di liste |
| 2 |
dtype Di default, il tipo di dati di input è applicato al risultato ndarray |
| 3 |
order C (riga maggiore) o F (colonna maggiore). C è predefinito |
I seguenti esempi mostrano come potete usare la funzione asarray.
Esempio 1
# convert list to ndarray import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Il suo output sarebbe il seguente –
Esempio 2
# dtype is set import numpy as np x = a = np.asarray(x, dtype = float) print a
Ora, l’output sarebbe il seguente –
Esempio 3
# ndarray from tuple import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a
Il suo output sarebbe –
Esempio 4
# ndarray from list of tuples import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Qui, l’output sarebbe il seguente –
numpy.frombuffer
Questa funzione interpreta un buffer come array unidimensionale. Qualsiasi oggetto che espone l’interfaccia buffer è usato come parametro per restituire un ndarray.
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
Il costruttore prende i seguenti parametri.
| Sr.No. | Parametro & Descrizione |
|---|---|
| 1 |
buffer Qualsiasi oggetto che espone l’interfaccia buffer |
| 2 |
dtype Tipo di dati di ndarray restituito. Di default è float |
| 3 |
count Il numero di elementi da leggere, default -1 significa tutti i dati |
| 4 |
offset La posizione iniziale da cui leggere. Il valore predefinito è 0 |
Esempio
I seguenti esempi dimostrano l’uso della funzione frombuffer.
import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a
Ecco il suo output –
numpy.fromiter
Questa funzione costruisce un oggetto ndarray da qualsiasi oggetto iterabile. Un nuovo array unidimensionale è restituito da questa funzione.
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
Qui, il costruttore prende i seguenti parametri.
| Sr.No. | Parametro & Descrizione |
|---|---|
| 1 |
iterable Qualsiasi oggetto iterabile |
| 2 |
dtype Tipo di dati dell’array risultante |
| 3 |
count Il numero di elementi da leggere dall’iteratore. Il default è -1 che significa tutti i dati da leggere |
Gli esempi seguenti mostrano come usare la funzione built-in range() per restituire un oggetto lista. Un iteratore di questa lista è usato per formare un oggetto ndarray.
Esempio 1
# create list object using range function import numpy as np list = range(5) print list
Il suo output è il seguente –