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淺談numpy中np.array()與np.asarray的區(qū)別以及.tolist

 更新時間:2020年06月03日 09:25:48   作者:米小凡  
這篇文章主要介紹了淺談numpy中np.array()與np.asarray的區(qū)別以及.tolist,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

array和asarray都可以將結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為ndarray,但是主要區(qū)別就是當(dāng)數(shù)據(jù)源是ndarray時,array仍然會copy出一個副本,占用新的內(nèi)存,但asarray不會。

1.輸入為列表時

a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
b=np.array(a)
c=np.asarray(a)
a[2]=1
print(a)
print(b)
print(c)

從中我們可以看出np.array與np.asarray功能是一樣的,都是將輸入轉(zhuǎn)為矩陣格式。當(dāng)輸入是列表的時候,更改列表的值并不會影響轉(zhuǎn)化為矩陣的值。

2.輸入為數(shù)組時

a=np.random.random((3,3))
print(a.dtype)
b=np.array(a,dtype='float64')
c=np.asarray(a,dtype='float64')
a[2]=2
print(a)
print(b)
print(c)

從上述結(jié)果我們可以看出np.array與np.asarray的區(qū)別,其在于輸入為數(shù)組時,np.array是將輸入copy過去而np.asarray是將輸入cut過去,所以隨著輸入的改變np.array的輸出不變,而np.asarray的輸出在變化,并且當(dāng)我們使用np.asarray改變其類型的時候(輸入是float64,改為float32),這樣當(dāng)輸入改變的時候,np.asarray的輸出也不會改變。

3.array類型轉(zhuǎn)為list類型

a=np.random.random((3,3))
print(a.dtype)
b=a.tolist()
a[1]=2
print(a)
print(b)

從上述我們可以看到.tolist是將數(shù)組轉(zhuǎn)為list的格式,等同于np.array的反向,那什么情況下需要將np.ndarray轉(zhuǎn)為list的格式呢?當(dāng)需要序列化的時候(serialization),由于np.ndarray是不可序列化的。

補充知識:opencv 將int類型數(shù)字轉(zhuǎn)換為固定長度的字符串cv::format

int currentFrame = 2;

stringstream frame_name;
frame_name << cv::format("%.3d",currentFrame) << ".jpg";

或者:

String save_frame_path;
save_frame_path = cv::format("%.3d", frame_num) + ".jpg";

以上這篇淺談numpy中np.array()與np.asarray的區(qū)別以及.tolist就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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