I det här kapitlet kommer vi att diskutera hur man skapar en array från befintliga data.
numpy.asarray
Denna funktion liknar numpy.array förutom att den har färre parametrar. Denna rutin är användbar för att konvertera Pythonsekvenser till ndarray.
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
Konstruktören tar följande parametrar.
| Sr.No. | Parameter & Beskrivning |
|---|---|
| 1 |
a Inputdata i vilken form som helst, till exempel lista, lista över tuplar, tuplar, tupel av tuplar eller tupel av listor |
| 2 |
dtype Som standard, datatypen för indata tillämpas på den resulterande ndarray |
| 3 |
order C (radmajor) eller F (kolumnmajor). C är standard |
Följande exempel visar hur du kan använda funktionen asarray.
Exempel 1
# convert list to ndarray import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Den skulle ge följande resultat –
Exempel 2
# dtype is set import numpy as np x = a = np.asarray(x, dtype = float) print a
Nu, skulle resultatet vara följande –
Exempel 3
# ndarray from tuple import numpy as np x = (1,2,3) a = np.asarray(x) print a
Resultatet skulle vara –
Exempel 4
# ndarray from list of tuples import numpy as np x = a = np.asarray(x) print a
Här skulle resultatet vara följande –
numpy.frombuffer
Denna funktion tolkar en buffert som en endimensionell array. Varje objekt som exponerar buffertgränssnittet används som parameter för att returnera en ndarray.
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
Konstruktören tar följande parametrar.
| Sr.No. | Parameter & Beskrivning |
|---|---|
| 1 |
buffer Alla objekt som exponerar buffertgränssnittet |
| 2 |
dtype Datatatyp för returnerad ndarray. Standard är float |
| 3 |
count Antalet objekt att läsa, standard -1 betyder alla data |
| 4 |
offset Startpositionen att läsa från. Standardvärdet är 0 |
Exempel
De följande exemplen visar användningen av frombuffer-funktionen.
import numpy as np s = 'Hello World' a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') print a
Här är dess utdata –
numpy.fromiter
Denna funktion bygger upp ett ndarray-objekt från ett iterbart objekt. En ny endimensionell array returneras av denna funktion.
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
Här tar konstruktören följande parametrar.
| Sr.No. | Parameter & Beskrivning |
|---|---|
| 1 |
iterable Any iterable object |
| 2 |
dtype Datatatyp för resulterande array |
| 3 |
count Antalet objekt som ska läsas från iteratorn. Standardvärdet är -1 vilket innebär att alla data ska läsas |
Följande exempel visar hur man använder den inbyggda funktionen range() för att returnera ett listobjekt. En iterator av denna lista används för att bilda ett ndarray-objekt.
Exempel 1
# create list object using range function import numpy as np list = range(5) print list
Den ger följande resultat –