NumPy – Array From Existing Data

この章では、既存のデータから配列を作成する方法について説明します。

numpy.asarray

この関数はパラメータが少ないことを除けばnumpy.arrayと同じです。 このルーチンはPythonの配列をndarrayに変換するのに便利です。

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

コンストラクタは以下のパラメータを取ります。

a

入力データはリストなど任意の形式で入力できる。 リスト、タプル、タプルのタプル、リストのタプル

dtype

デフォルトで。 入力データのデータ型は、結果のndarray

order

C (row major) または F (column major) に適用されます。 Cがデフォルト

以下の例では、asarray関数をどのように使用するかを示しています。

例1

# convert list to ndarray import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a

その出力は次のようになります。 –

例2

# dtype is set import numpy as np x = a = np.asarray(x, dtype = float) print a

さて、では。

例3

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

その出力は次のようになります –

例4

# ndarray from list of tuples import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a

ここで、出力は次のようになります –

numpy.Numpy.Numpy.Numpy の出力は、次のようになります –

例2

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

ここで、出力は次のようになります –

例3

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

その出力は次のようになります。frombuffer

この関数はバッファを一次元配列として解釈します。 bufferインタフェースを公開する任意のオブジェクトをパラメータとして、ndarrayを返します。

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

コンストラクタは以下のパラメータを取ります。

buffer

バッファインターフェースを公開する任意のオブジェクト

dtype

戻り値のND配列をデータ型としたとき

buffer 3

count

読み込む項目の数、デフォルト-1なら全データ

offset

読み込み開始位置を指定します。 デフォルトは0

例

以下の例は、frombuffer関数の使用法を示しています。 この関数によって新しい一次元の配列が返されます。

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

ここで、コンストラクタは以下のパラメータを取ります。

以下の例では、組み込みの range() 関数を使用してリストオブジェクトを返す方法を示しています。

例1

# create list object using range function import numpy as np list = range(5) print list

この関数の出力は次のようになります。