对numpy中array和asarray的区别详解

2019/7/15 0:55:25

编程Tag： Array numpy asarray

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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。

举例说明：

import numpy as np 
 
#example 1: 
data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] 
arr2=np.array(data1) 
arr3=np.asarray(data1) 
data1[1][1]=2 
print 'data1:\n',data1 
print 'arr2:\n',arr2 
print 'arr3:\n',arr3

输出：

data1: 
[[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]] 
arr2: 
[[1 1 1] 
 [1 1 1] 
 [1 1 1]] 
arr3: 
[[1 1 1] 
 [1 1 1] 
 [1 1 1]]

可见array和asarray没有区别，都对元数据进行了复制。

import numpy as np 
 
#example 2: 
arr1=np.ones((3,3)) 
arr2=np.array(arr1) 
arr3=np.asarray(arr1) 
arr1[1]=2 
print 'arr1:\n',arr1 
print 'arr2:\n',arr2 
print 'arr3:\n',arr3

输出：

arr1: 
[[ 1. 1. 1.] 
 [ 2. 2. 2.] 
 [ 1. 1. 1.]] 
arr2: 
[[ 1. 1. 1.] 
 [ 1. 1. 1.] 
 [ 1. 1. 1.]] 
arr3: 
[[ 1. 1. 1.] 
 [ 2. 2. 2.] 
 [ 1. 1. 1.]]

此时两者才表现出区别

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