En este capítulo, vamos a discutir cómo crear un array a partir de datos existentes.
numpy.asarray
Esta función es similar a numpy.array excepto por el hecho de que tiene menos parámetros. Esta rutina es útil para convertir la secuencia de Python en ndarray.
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
El constructor toma los siguientes parámetros.
| Sr.No. | Parámetro &Descripción |
|---|---|
| 1 |
a Datos de entrada en cualquier forma como lista, lista de tuplas, tuplas, tupla de tuplas o tupla de listas |
| 2 |
dtype Por defecto, el tipo de datos de entrada se aplica al ndarray |
| 3 |
order C (mayor de fila) o F (mayor de columna). C es el predeterminado |
Los siguientes ejemplos muestran cómo se puede utilizar la función asarray.
Ejemplo 1
# convert list to ndarray import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Su salida sería la siguiente –
Ejemplo 2
# dtype is set import numpy as np x = a = np.asarray(x, dtype = float) print a
Ahora, la salida sería la siguiente –
Ejemplo 3
# ndarray from tuple import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a
Su salida sería –
Ejemplo 4
# ndarray from list of tuples import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Aquí, la salida sería la siguiente –
numpy.frombuffer
Esta función interpreta un buffer como un array unidimensional. Cualquier objeto que exponga la interfaz del buffer se utiliza como parámetro para devolver un ndarray.
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
El constructor toma los siguientes parámetros.
| Sr.No. | Parámetro &Descripción |
|---|---|
| 1 |
buffer Cualquier objeto que exponga la interfaz buffer |
| 2 |
dtype Tipo de datos del ndarray devuelto. Por defecto es float |
| 3 |
count El número de elementos a leer, por defecto -1 significa todos los datos |
| 4 |
offset La posición de inicio para leer. Por defecto es 0 |
Ejemplo
Los siguientes ejemplos demuestran el uso de la función frombuffer.
import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a
Aquí está su salida –
numpy.fromiter
Esta función construye un objeto ndarray a partir de cualquier objeto iterable. Una nueva matriz unidimensional es devuelta por esta función.
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
Aquí, el constructor toma los siguientes parámetros.
| Sr.No. | Parámetro &Descripción |
|---|---|
| 1 |
iterable Cualquier objeto iterable |
2 |
dtype Tipo de datos del array resultante |
| 3 |
count El número de elementos a leer del iterador. Por defecto es -1, lo que significa que se leerán todos los datos |
Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar la función incorporada range() para devolver un objeto lista. Un iterador de esta lista se utiliza para formar un objeto ndarray.
Ejemplo 1
# create list object using range function import numpy as np list = range(5) print list
Su salida es la siguiente –