numpy.fromiter#
- numpy.fromiter(iter, dtype, count=-1, *, like=None)#
从可迭代对象创建一个新的 1 维数组。
- 参数:
- iter可迭代对象
一个可迭代对象,提供数组数据。
- dtype数据类型
返回数组的数据类型。
在版本 1.23 中更改: 现在支持对象和子数组数据类型(请注意,对于子数组数据类型,最终结果不是 1 维的)。
- countint,可选
从 iterable 读取的项目数。默认值为 -1,表示读取所有数据。
- like类数组,可选
参考对象,允许创建非 NumPy 数组的数组。如果作为
like
传入的类数组支持__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对象兼容的数组对象。新版本 1.20.0 中添加。
- 返回值:
- outndarray
输出数组。
注意
指定 count 可提高性能。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.])
精心构建的子数组数据类型将导致更高维的结果
>>> 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]])