Numpy的array（）和asarray（）函数有什么区别？

Question

Numpyarray()和asarray()函数之间有什么区别？什么时候应该使用一个而不是另一个？他们似乎为我能想到的所有输入生成了相同的输出。

Answer 1

由于将其他问题重定向到这个询问问题asanyarray或其他数组创建例程的问题，因此可能有必要简要概述每个问题的作法。

区别主要在于何时返回不变的输入，而不是将新数组作为副本。

array提供多种选择（其他大多数功能都围绕着薄包装纸），包括用于确定何时复制的标志。完整的解释将和文档一样长（请参阅Array
Creation
，但是简要地，这里有一些示例：

假设a是ndarray，并且m是matrix，他们都拥有dtype的float32：

• np.array(a)并且np.array(m)将复制两个，因为这是默认行为。
• np.array(a, copy=False)并且np.array(m, copy=False)将复制m而不是a，因为m不是一个ndarray。
• np.array(a, copy=False, subok=True)，并且np.array(m, copy=False, subok=True)不会复制任何内容，因为m是matrix，这是的子类ndarray。
• np.array(a, dtype=int, copy=False, subok=True)将同时复制两者，因为与dtype不兼容。

其他大多数功能都是array在复制发生时围绕该控件的薄包装器：

• asarray：如果兼容ndarray（copy=False），则输入将返回未复制的状态。
• asanyarray：如果输入是兼容ndarray或子类matrix（如copy=False，subok=True），则输入将不复制就返回。
• ascontiguousarray：如果输入是兼容ndarray的连续C顺序（copy=False，，则将返回未复制的输入）order='C')。
• asfortranarray：当且仅当它是一个兼容的输入将被返回未复制ndarray在连续的Fortran顺序（copy=False，order='F'）。
• require：如果输入与指定的要求字符串兼容，则输入将不复制而返回。
• copy：总是复制输入。
• fromiter：输入被视为可迭代的（例如，您可以从迭代器的元素构造一个数组，而不是object使用迭代器的数组）；始终复制。

还有一些便利功能，例如asarray_chkfinite（与复制规则相同asarray，但复制规则与相同，但ValueError如果有nan或inf值，则会提高），以及子类的构造函数（例如matrix或特殊情况下的记录数组），当然还有实际的ndarray构造函数（可让您直接创建数组）超出缓冲区）。