已有数据创建NumPy数组

NumPy是Python中一个非常常用的用于科学计算和数据分析的库。其中非常重要的一部分便是数组。在NumPy中，数组是一种多维容器，该容器中的所有元素需要是相同类型的。

这里介绍如何使用NumPy将已有的数据转换为数组。

列表(list)

将列表转换为NumPy数组可以使用numpy.array()函数。以下是示例代码：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)
# 输出：[1 2 3 4 5]

元组(tuple)

同理，将元组转换为NumPy数组可以使用numpy.array()函数。以下是示例代码：

import numpy as np

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
my_array = np.array(my_tuple)

print(my_array)
# 输出：[1 2 3 4 5]

字符串(string)

将字符串转换为NumPy数组可以先将其转换为列表或元组，然后再使用numpy.array()函数转换为数组。以下是示例代码：

import numpy as np

my_string = 'hello'
my_list = list(my_string) # 将字符串转换为列表
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)
# 输出：['h' 'e' 'l' 'l' 'o']

Pandas数据帧(DataFrame)

如果已经有了一个Pandas的数据帧，可以使用pandas.DataFrame.values属性将其转换为NumPy数组。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [4, 5, 6]
})
my_array = df.values

print(my_array)
# 输出：[[1 4]
#       [2 5]
#       [3 6]]

以上是已有数据创建NumPy数组的介绍。