时间:2021-05-22
array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。
1.输入为列表时
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]b=np.array(a)c=np.asarray(a)a[2]=1print(a)print(b)print(c)从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的,都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候,更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。
2.输入为数组时
a=np.random.random((3,3))print(a.dtype)b=np.array(a,dtype='float64')c=np.asarray(a,dtype='float64')a[2]=2print(a)print(b)print(c)从上述结果我们可以看出np.array与np.asarray的区别,其在于输入为数组时,np.array是将输入copy过去而np.asarray是将输入cut过去,所以随着输入的改变np.array的输出不变,而np.asarray的输出在变化,并且当我们使用np.asarray改变其类型的时候(输入是float64,改为float32),这样当输入改变的时候,np.asarray的输出也不会改变。
3.array类型转为list类型
a=np.random.random((3,3))print(a.dtype)b=a.tolist()a[1]=2print(a)print(b)从上述我们可以看到.tolist是将数组转为list的格式,等同于np.array的反向,那什么情况下需要将np.ndarray转为list的格式呢?当需要序列化的时候(serialization),由于np.ndarray是不可序列化的。
补充知识:opencv 将int类型数字转换为固定长度的字符串cv::format
int currentFrame = 2;stringstream frame_name;frame_name << cv::format("%.3d",currentFrame) << ".jpg";或者:
String save_frame_path;
save_frame_path = cv::format("%.3d", frame_num) + ".jpg";
以上这篇浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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numpy中的乘法A=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])B=np.array([[1,0,1],[2,1,-1]])C=np.array([
首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如
如下所示:distances=np.sqrt(np.sum(np.asarray(airportPosition-x_vals)**2,axis=1))airp
Numpy数组转置很容易,两种写法np_array=np.array([[1,2],[3,4]])np_array.transpose()np.transpos
numpy.ptp()是计算最大值与最小值差的函数,用法如下:importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20