从列表理解和一般情况下有效创建numpy数组
在我目前的工作中，我经常使用Numpy和列表理解，并且为了获得最佳性能，我有以下问题：
如果我按如下方式创建一个Numpy数组，在幕后实际上会发生什么？：
a = numpy.array( [1,2,3,4] )
我的猜测是python首先创建一个包含值的普通列表，然后使用列表大小分配一个numpy数组，然后将值复制到此新数组中。这是正确的，还是解释器足够聪明，可以意识到列表只是中间的，而是直接复制值？
同样，如果我希望使用numpy.fromiter（）从列表理解中创建一个numpy数组：
a = numpy.fromiter( [ x for x in xrange(0,4) ], int )
这会导致在将其馈入fromiter（）之前创建中间值列表吗？
最好的问候尼尔斯
问题答案：
我相信比您正在寻找的答案正在generator expressions与numpy.fromiter一起使用。
numpy.fromiter((<some_func>(x) for x in <something>),<dtype>,<size of something>)
生成器表达式是惰性的-在迭代它们时会评估表达式。
使用列表推导会生成列表，然后将其馈送到numpy中，而生成器表达式将一次生成一个。
Python会像大多数语言（如果不是全部）一样，对内部->外部进行评估，因此使用[<something> for <something_else> in<something_different>]会创建列表，然后对其进行迭代。
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