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

为数组提供数据的可迭代对象.

dtypedata-type

返回数组的数据类型.

在 1.23 版本发生变更: 现在支持对象和子数组的dtype(注意,对于子数组dtype,最终结果不是1-D).

countint, optional

从可迭代对象读取的项目数. 默认值为 -1,表示读取所有数据.

like类数组,可选

引用对象,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,它可以确保创建与通过此参数传入的对象兼容的数组对象.

在 1.20.0 版本加入.

返回:

outndarray

输出数组.

注释

指定 count 以提高性能. 它允许 fromiter 预先分配输出数组,而不是根据需要调整大小.

示例

Try it in your browser!

>>> 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]])

Go BackOpen In Tab