Maison >développement back-end >Tutoriel Python >La différence entre un tableau et un tableau dans numpy
Ce qui suit est une explication détaillée de la différence entre array et asarray dans numpy. Il a une bonne valeur de référence et j'espère qu'il sera utile à tout le monde. Jetons un coup d'oeil ensemble
Array et asarray peuvent convertir des données structurelles en ndarray, mais la principale différence est que lorsque la source de données est ndarray, le tableau copiera toujours une copie et occupera une nouvelle mémoire, mais pas asarray réunion.
Exemple :
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
Sortie :
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]]
On peut voir qu'il n'y a aucune différence entre array et asarray, qui copient tous deux les métadonnées.
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
Sortie :
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.]]
C'est à ce moment-là que la différence entre les deux apparaît
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