numpy에서 배열과 asarray의 차이점

다음은 numpy에서 array와 asarray의 차이점에 대한 자세한 설명입니다. 참고할만한 가치가 있어 모두에게 도움이 되길 바랍니다. 함께 살펴보겠습니다

array와 asarray 모두 구조적 데이터를 ndarray로 변환할 수 있지만, 가장 큰 차이점은 데이터 소스가 ndarray인 경우 array는 여전히 복사본을 복사하고 새 메모리를 차지하지만 asarray는 그렇지 않다는 것입니다.

예:

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

출력:

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]]

두 메타데이터가 모두 복사되는 것을 볼 수 있습니다.

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

출력:

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.]]

이때 두 프로그램의 차이점

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의 차이점에 대한 자세한 설명

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