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
위 내용은 numpy에서 배열과 asarray의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!