numpy中array和asarray的區別

array和asarray都可以將結構資料轉化為ndarray，但是主要區別就是當資料來源是ndarray時，array仍然會copy出乙個副本，占用新的記憶體，但asarray不會。

例子1：

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)

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]]

import numpy as np

# example 1:
data1 = np.ones((3,3))
arr2 = np.array(data1)
arr3 = np.asarray(data1)
data1[1]= 2
print('data1:\n', data1)
print('arr2:\n', arr2)
print('arr3:\n', arr3)

data1:

[[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.]]

官網的例子：

examples

convert a list into an array:

>>> a = [1, 2]

>>> np.asarray(a)
array([1, 2])

>>> a = np.array([1, 2])

>>> np.asarray(a) is a
true

>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)

>>> np.asarray(a, dtype=np.float32) is a
true
>>> np.asarray(a, dtype=np.float64) is a
false

>>> issubclass(np.matrix, np.ndarray)

true
>>> a = np.matrix([[1, 2]])
>>> np.asarray(a) is a
false
>>> np.asanyarray(a) is a
true

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