Neste capítulo, discutiremos como criar um array a partir de dados existentes.
numpy.asarray
Esta função é similar ao numpy.array, exceto pelo fato de que tem menos parâmetros. Esta rotina é útil para converter a sequência Python em ndarray.
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
O construtor toma os seguintes parâmetros.
| Sr.No. | Parâmetro & Descrição |
|---|---|
| 1 |
a Entrar dados sob qualquer forma, como lista, lista de tuplos, tuplos, tuple de tuplos ou tuple de listas |
| 2 |
dtype Por defeito, o tipo de dados de entrada é aplicado ao ndarray resultante |
| 3 |
ordem C (linha maior) ou F (coluna maior). C é padrão |
Os exemplos seguintes mostram como você pode usar a função asarray.
Exemplo 1
# convert list to ndarray import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Saída de imagens seria a seguinte –
Exemplo 2
# dtype is set import numpy as np x = a = np.asarray(x, dtype = float) print a
Agora, a saída seria a seguinte –
Exemplo 3
# ndarray from tuple import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a
Saída seria –
Exemplo 4
# ndarray from list of tuples import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Aqui, a saída seria a seguinte –
númia.frombuffer
Esta função interpreta um buffer como um array unidimensional. Qualquer objeto que exponha a interface do buffer é usado como parâmetro para retornar um ndarray.
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
O construtor toma os seguintes parâmetros.
| Sr.No. | Parâmetro & Descrição |
|---|---|
| 1 |
Buffer Um objeto que expõe a interface buffer |
| 2 |
Digite Dados tipo de ndarray retornado. Predefinições para flutuar |
| 3 |
conta O número de itens a ler, por defeito -1 significa todos os dados |
| 4 |
offset A posição inicial a ler. O padrão é 0 |
Exemplo
Os exemplos seguintes demonstram o uso da função frombuffer.
import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a
Aqui está a sua saída –
numpy.fromiter
Esta função constrói um objeto ndarray a partir de qualquer objeto iterável. Um novo array unidimensional é retornado por esta função.
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
Aqui, o construtor toma os seguintes parâmetros.
| Sr.No. | Parâmetro & Descrição |
|---|---|
| 1 |
iterável Any iterable object |
| 2 |
dtype Data type of resultant array |
| 3 |
count The number of items to be read from iterator. O padrão é -1 o que significa todos os dados a serem lidos |
Os exemplos a seguir mostram como usar a função range() embutida para retornar um objeto de lista. Um iterador desta lista é usado para formar um objeto ndarray.
Exemplo 1
# create list object using range function import numpy as np list = range(5) print list
A saída de Its é a seguinte –