Numpy - mảng vs asarray

Question

Sự khác biệt giữa các chức năng của 01.và asarray() của Numpy là gì? Khi nào bạn nên sử dụng cái kia thay vì cái kia? Họ dường như tạo ra đầu ra giống hệt nhau cho tất cả các yếu tố đầu vào tôi có thể nghĩ đến.

Answer 1

Các definition of asarray là:

Vì vậy, nó cũng giống như array, ngoại trừ nó có các tùy chọn ít hơn, và copy=False. array có mặc định là copy=True.

Sự khác biệt chính là array (theo mặc định) sẽ tạo bản sao đối tượng trong khi asarray sẽ không trừ khi cần thiết.

Answer 2

Sự khác biệt được đề cập khá rõ ràng trong tài liệu của array và asarray. Sự khác biệt nằm trong danh sách đối số và do đó tác động của hàm phụ thuộc vào các tham số đó.

Các định nghĩa chức năng bao gồm:

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) 

và

numpy.asarray(a, dtype=None, order=None) 

Những lập luận sau đây là những người có thể được chuyển tới array và khôngasarray như đã đề cập trong tài liệu:

bản sao: bool, o ptional Nếu đúng (mặc định), thì đối tượng được sao chép. Nếu không, bản sao sẽ chỉ được thực hiện nếu __array__ trả về một bản sao, nếu obj là một chuỗi lồng nhau hoặc nếu cần sao chép để đáp ứng bất kỳ yêu cầu nào khác (dtype, order, v.v.).

subok: bool, tùy chọn Nếu Đúng, sau đó tiểu học sẽ truyền qua, nếu mảng được trả về sẽ bị buộc phải trở thành một cơ sở lớp mảng (mặc định).

ndmin: int, optional Chỉ định số tối thiểu số tối thiểu mảng kết quả phải có. Những người sẽ được điều chỉnh trước theo hình dạng khi cần thiết để đáp ứng yêu cầu này.

Answer 3

Sự khác biệt có thể được chứng minh bằng ví dụ này:

1. tạo ra một ma trận

   >>> A = numpy.matrix(np.ones((3,3))) 
   >>> A 
   matrix([[ 1., 1., 1.], 
        [ 1., 1., 1.], 
        [ 1., 1., 1.]]) 
   

2. sử dụng numpy.array để sửa đổi A. Không làm việc vì bạn đang chỉnh sửa một bản sao

   >>> numpy.array(A)[2]=2 
   >>> A 
   matrix([[ 1., 1., 1.], 
        [ 1., 1., 1.], 
        [ 1., 1., 1.]]) 
   

3. sử dụng numpy.asarray để sửa đổi A.Nó làm việc bởi vì bạn đang thay đổi bản thân A

   >>> numpy.asarray(A)[2]=2 
   >>> A 
   matrix([[ 1., 1., 1.], 
        [ 1., 1., 1.], 
        [ 2., 2., 2.]]) 
   

Hope this helps!