np.array()과 np.asarray()의 차이점은 무엇인가요?

NumPy의 np.array와 np.asarray의 차이점은 무엇인가요? 언제 하나를 사용해야 하는 건가요? 두 함수는 동일한 출력을 생성하는 것 같습니다.

답변 1

asarray의 정의는 다음과 같습니다:

def asarray(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

따라서 array와 비슷하지만, 덜 많은 옵션과 copy=False를 가지고 있습니다. array는 기본적으로 copy=True를 갖습니다.

주요 차이점은 array는 객체의 복사본을 만들지만 (기본값으로), asarray는 필요한 경우에만 복사본을 만듭니다.

답변 2

np.array()과 np.asarray()의 차이점은 무엇인가요?
NumPy (Numerical Python)는 과학적인 계산을 위해 Python에서 사용되는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 효율적인 배열 연산을 제공하여 데이터 구조의 생성과 조작을 단순화합니다. 그 중에서도 np.array()와 np.asarray()는 NumPy 배열을 생성하기 위해 사용되는 두 개의 함수입니다.
np.array()와 np.asarray() 함수는 모두 배열을 생성하기 위해 사용됩니다. 하지만 이 두 함수는 몇 가지 차이점을 가지고 있습니다. np.array() 함수는 입력 데이터를 배열로 변환하는 기능을 제공하지만, 이미 배열로 되어있는 경우에도 새로운 배열을 생성합니다. 즉, 입력이 배열이 아니더라도 새로운 배열을 만들기 때문에 메모리를 추가로 사용할 수 있습니다.
반면에 np.asarray() 함수는 입력 데이터를 배열로 변환하지만, 이미 배열로 되어있는 경우에는 새로운 배열을 만들지 않고 주어진 배열을 그대로 사용합니다. 이는 메모리를 절약하는 장점을 가지고 있습니다.
또 다른 차이점은 np.array() 함수는 생성되는 배열의 데이터 타입을 명시적으로 지정할 수 있지만, np.asarray() 함수는 입력 데이터의 데이터 타입을 유지합니다. 기존 배열의 데이터 타입을 변경하려면 np.asarray()보다는 np.array() 함수를 사용해야 합니다.
두 함수는 기능적인 측면에서 거의 동일하지만, 데이터 유형과 메모리 사용에 대한 처리 방식에서 약간의 차이가 있습니다. 따라서 용도에 따라 선택해야 합니다. np.array()는 더 많은 메모리를 필요로 하지만 데이터 타입을 명시적으로 지정할 수 있으며, np.asarray()는 메모리를 더 효율적으로 사용하지만 기존 배열의 데이터 타입을 유지합니다.
요약하면, np.array() 함수는 입력 데이터를 배열로 변환하며, 이미 배열이라도 새로운 배열을 만듭니다. 반면에 np.asarray() 함수는 입력 데이터를 배열로 변환하지만, 이미 배열이라면 새로운 배열을 만들지 않고 주어진 배열을 그대로 사용합니다. 또한 np.array() 함수는 데이터 타입 지정이 가능하고, np.asarray() 함수는 기존 데이터 타입을 유지합니다. 개발자는 이러한 차이점들을 고려하여 프로그램의 요구 사항에 맞게 선택해야 합니다.