numpy.fromiter#

numpy.fromiter(iter, dtype, count=-1, *, like=None)#

从可迭代对象创建新的1维数组。

参数:
iter可迭代对象

提供数组数据的可迭代对象。

dtypedata-type

返回数组的数据类型。

版本1.23已更改： 现在支持对象和子数组的dtype（请注意，对于子数组dtype，最终结果不是1维）。

countint, optional

从iterable读取的项目数。默认值为-1，表示读取所有数据。

likearray_like, optional

用于创建非 NumPy 数组的引荐对象。如果传入的 like 支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中新增。

返回:
outndarray

输出数组。

备注

指定count以提高性能。它允许fromiter预先分配输出数组，而不是按需调整其大小。

示例

>>> import numpy as np
>>> iterable = (x*x for x in range(5))
>>> np.fromiter(iterable, float)
array([  0.,   1.,   4.,   9.,  16.])

精心构造的子数组dtype将导致更高维度的结果

>>> iterable = ((x+1, x+2) for x in range(5))
>>> np.fromiter(iterable, dtype=np.dtype((int, 2)))
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4],
       [4, 5],
       [5, 6]])
在此页面