np.array()와 np.asarray()의 차이점은 무엇인가요?

NumPy의 np.array와 np.asarray의 차이점은 무엇인가요? 언제 어느 것을 사용해야 하나요? 출력물이 동일해 보입니다.

답변 1

definition of asarray은 무엇인가요?

def asarray(a, dtype=None, order=None):

return array(a, dtype, copy=False, order=order)

그러니까 뭔가 array 같은데, 그러나 더 적은 옵션이 있고, copy=False . 라는 점이 다릅니다. array는 기본적으로 copy=True를 갖고 있습니다.

주된 차이점은 array (기본값으로) 객체의 복사본을 생성하지만, asarray 는 필요하지 않을 때는 생성하지 않는다는 것입니다.

답변 2

numpy는 파이썬에서 과학적 계산을 위한 라이브러리로 배열과 행렬 상호작용의 효율을 높이는 도구입니다. np.array()와 np.asarray()는 numpy에서 배열을 만드는 함수입니다. 그러나 이 두 함수 사이에는 몇 가지 차이가 있습니다.

np.array() 함수는 입력 데이터를 행렬 형태로 변환합니다. 이 함수는 입력 데이터를 ndarray 형식으로 변환하고, 옵션으로 dtype을 받습니다. 그러나 np.asarray() 함수는 입력 데이터가 이미 ndarray인 경우에만 작동합니다. 그렇지 않은 경우, np.asarray() 함수는 np.array() 함수와 동일하게 작동합니다.

np.array() 함수는 입력 데이터를 복사하므로 새로운 객체를 생성합니다. 그러나 np.asarray() 함수는 데이터 복사를 수행하지 않으므로, 원래 객체를 수정할 수 있다는 장점이 있습니다.

또한 np.array() 함수는 다차원 배열을 만들 때 유용합니다. 반면에 np.asarray() 함수는 이미 ndarray 형식인 배열을 다른 방식으로 복사하기 위해 사용됩니다.

따라서, np.array() 함수는 데이터 복사와 새로운 배열을 만드는 데에 사용됩니다. 반면에 np.asarray() 함수는 데이터 복사를 하지 않고 이미 ndarray인 경우에는 같은 객체를 반환합니다. 이러한 차이점으로 인해, 이 두 함수 간 선택은 사용자의 환경과 요구에 따라 다릅니다.