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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