numpy中np.array()与np.asarray的区别有哪些

1. np.array() 和 np.asarray() 的定义

np.array() 和 np.asarray() 都是 NumPy 库中用于创建数组的函数。

np.array() 函数将输入数组转换为 ndarray 对象，如果没有指定 dtype 参数，则会根据输入数据的类型自动推断出合适的数据类型。

np.asarray() 函数将输入数据转换为 ndarray 对象，如果输入数据已经是 ndarray 类型，则会返回相同的对象，否则会创建一个新的 ndarray 对象。

2. 参数使用

np.array() 函数有两个常用的参数：

• object：输入的数组形式的数据，可以是列表、元组等。
• dtype：指定输出数组的数据类型，默认为 None，即会自动根据输入数据类型推断出合适的数据类型。

示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=float)

print(arr1)  # [1 2 3]
print(arr2)  # [1. 2. 3.]

np.asarray() 函数只有一个常用的参数：

• a：输入的数组形式的数据。

示例：

import numpy as np

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = (1, 2, 3)

arr3 = np.asarray(arr1)
arr4 = np.asarray(arr2)

print(arr3)  # [1 2 3]
print(arr4)  # [1 2 3]

3. 返回值类型

np.array() 函数返回一个 ndarray 对象，即 NumPy 数组，该对象具有数组相关的属性和方法。

示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])

print(type(arr1))  # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(arr2))  # <class 'numpy.ndarray'>

np.asarray() 函数返回一个 ndarray 对象，即 NumPy 数组，该对象具有数组相关的属性和方法。

示例：

import numpy as np

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = (1, 2, 3)

arr3 = np.asarray(arr1)
arr4 = np.asarray(arr2)

print(type(arr3))  # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(arr4))  # <class 'numpy.ndarray'>

总结：

np.array() 和 np.asarray() 都可以将输入的数据转换为 NumPy 数组。两者的参数使用上略有不同，np.array() 函数可以指定数据类型，而 np.asarray() 函数只需传入数据即可。

然而，np.array() 函数在输入数据是 ndarray 类型时，会创建一个新的 ndarray 对象；而 np.asarray() 函数则会直接返回输入数据的 ndarray 对象，不会创建新对象。

因此，可根据具体需求选择使用 np.array() 函数还是 np.asarray() 函数。如果需要创建新的对象，或者不确定输入数据类型是否是 ndarray，可以使用 np.array() 函数；如果已经确定输入数据类型是 ndarray，且希望返回相同的对象，则可使用 np.asarray() 函数。