Python | numpy ndarray.array()

NumPy是一个基于Python的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象和各种派生对象，如masked arrays和matrices，以及便捷的数组操作API。

ndarray是NumPy中最重要的一个对象，它是一个由同类型数据元素组成的多维数组。ndarray对象支持高效的数值计算、广播（操作不同形状数组的能力）以及某种数学坐标的操作。

ndarray.array()是用于将Python对象转换为ndarray对象的方法。该方法可以将一个Python对象转换为ndarray对象。ndarray.array()方法有两个参数：

语法：

ndarray.__array__(self, dtype=None, context=None)

参数：

• dtype（可选）：指定所需类型的数据类型。默认为None，表示返回Python对象对应的ndarray对象的数据类型。
• context（可选）：提供上下文信息，用于转换某些数据类型。

如果ndarray.array()方法被调用的对象不是一个Python对象，则将其直接返回。

示例

import numpy as np

lst = [1, 2, 3]
arr = np.ndarray.__array__(lst)
print(arr)

# Output:
# [1 2 3]

上述代码中，我们定义了一个包含三个整数的列表lst，然后调用了ndarray.array()方法将其转换为一个包含三个整数的一维数组。最后，我们将其打印出来。

注意，如果我们不指定数据类型，则ndarray.array()方法将使用Python对象（此处为lst列表）的数据类型来创建ndarray对象。 如果Python对象包含Python对象，则将引发TypeError异常。如果我们要使所有元素的类型相同，则可以指定数据类型参数。

import numpy as np

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
arr = np.ndarray.__array__(lst)
print(arr)

# Output:
# TypeError: data type not understood

上述代码中，我们传递了一个列表lst，该列表包含两个包含三个整数的列表。由于Python对象包含Python对象，因此调用ndarray.array()方法将引发TypeError异常。

import numpy as np

lst = [1, 2, 3]
arr = np.ndarray.__array__(lst, dtype=np.float64)
print(arr)

# Output:
# [1. 2. 3.]

上述代码中，我们定义了一个包含三个整数的列表lst，并将其转换为包含三个浮点数的一维数组。我们指定了数据类型参数np.float64，以获得一个包含浮点数的数组。