参考链接: Python中的numpy.asarray

numpy中的array()和asarray()方法非常类似,他们都可以接受列表或数组类型的数据作为参数。当他们的参数是列表型数据时,二者没有区别;当他们的参数是数组类型时,np.array()会返回参数数组的一个副本(copy,2者值一样但指向不同的内存),np.asarray()会返回参数数组的一个视图(2者指向同一块内存).

副本会新开辟一块内存,对于大数组来说,会存在大量的复制操作,速度更慢且不节约内存;视图相当于新增加了一个指向当前内存的引用,不存在复制操作,速度更快且节约内存,但是注意通过其中的一个引用修改数据,其他引用的数据也会跟着变,因为他们指向同一块内存区域。

目录

1. 参数是列表

2. 参数是数组

1. 参数是列表

import numpy as np

data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

arr1 = np.array(data)

arr2 = np.asarray(data)

data[1][2] = 100

print(data)

print(arr1)

print(arr2)

2. 参数是数组

arr1 = np.random.randint(0,10,(3,4))

arr2 = np.array(arr1) #arr2是arr1的副本

arr3 = np.asarray(arr1) #arr3是arr1的视图

arr1[1] = 1000 #改变arr1 arr2不变 arr3会跟着变

print(arr1)

print(arr2)

print(arr3)

print("-------------------") #改变arr3,arr1也会跟着变

arr3[0] = -10000

print(arr1)

print(arr2)

print(arr3)

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