NumPy - Array de Dados Existentes

Neste capítulo, discutiremos como criar um array a partir de dados existentes.

numpy.asarray

Essa função é semelhante a numpy.array, exceto pelo fato de que tem menos parâmetros. Esta rotina é útil para converter a sequência Python em ndarray.

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

O construtor assume os seguintes parâmetros.

Sr. Não.	Parâmetro e Descrição
1	a Dados de entrada em qualquer formato, como lista, lista de tuplas, tuplas, tupla de tuplas ou tupla de listas
2	dtype Por padrão, o tipo de dados de entrada é aplicado ao ndarray resultante
3	order C (linha principal) ou F (coluna principal). C é o padrão

Os exemplos a seguir mostram como você pode usar o asarray função.

Exemplo 1

# convert list to ndarray 
import numpy as np 

x = [1,2,3] 
a = np.asarray(x) 
print a

Sua saída seria a seguinte -

[1  2  3]

Exemplo 2

# dtype is set 
import numpy as np 

x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float) 
print a

Agora, a saída seria a seguinte -

[ 1.  2.  3.]

Exemplo 3

# ndarray from tuple 
import numpy as np 

x = (1,2,3) 
a = np.asarray(x) 
print a

Sua saída seria -

[1  2  3]

Exemplo 4

# ndarray from list of tuples 
import numpy as np 

x = [(1,2,3),(4,5)] 
a = np.asarray(x) 
print a

Aqui, a saída seria a seguinte -

[(1, 2, 3) (4, 5)]

numpy.frombuffer

Esta função interpreta um buffer como uma matriz unidimensional. Qualquer objeto que expõe a interface do buffer é usado como parâmetro para retornar umndarray.

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

O construtor assume os seguintes parâmetros.

Sr. Não.	Parâmetro e Descrição
1	buffer Qualquer objeto que expõe interface de buffer
2	dtype Tipo de dados do ndarray retornado. O padrão é flutuar
3	count O número de itens a serem lidos, padrão -1 significa todos os dados
4	offset A posição inicial a partir da qual ler. O padrão é 0

Exemplo

Os exemplos a seguir demonstram o uso de frombuffer função.

import numpy as np 
s = 'Hello World' 
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1') 
print a

Aqui está o resultado -

['H'  'e'  'l'  'l'  'o'  ' '  'W'  'o'  'r'  'l'  'd']

numpy.fromiter

Esta função constrói um ndarrayobjeto de qualquer objeto iterável. Uma nova matriz unidimensional é retornada por esta função.

numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)

Aqui, o construtor usa os seguintes parâmetros.

Sr. Não.	Parâmetro e Descrição
1	iterable Qualquer objeto iterável
2	dtype Tipo de dados da matriz resultante
3	count O número de itens a serem lidos do iterador. O padrão é -1, o que significa que todos os dados devem ser lidos

Os exemplos a seguir mostram como usar o integrado range()função para retornar um objeto de lista. Um iterador desta lista é usado para formar umndarray objeto.

Exemplo 1

# create list object using range function 
import numpy as np 
list = range(5) 
print list

Sua saída é a seguinte -

[0,  1,  2,  3,  4]

Exemplo 2

# obtain iterator object from list 
import numpy as np 
list = range(5) 
it = iter(list)  

# use iterator to create ndarray 
x = np.fromiter(it, dtype = float) 
print x

Agora, a saída seria a seguinte -

[0.   1.   2.   3.   4.]