下面为大家分享一篇对numpy中array和asarray的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧
array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray，但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。
举例说明：
import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) data1[1][1]=2 print 'data1:\n',data1 print 'arr2:\n',arr2 print 'arr3:\n',arr3
输出：
贞龙多用户商城电子商务系统java版
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MALL的中文含义是购物中心，是区别于专卖店和百货公司的一个流行的商业模式，MALL里面是各个独立商家，自由自主的定价，各自管理自己的供销渠道和客户关系。电子商务的MALL模式其实就是对B2C业务模式做了多主体的扩展和延伸。目前具有代表性的电子商务MALL模式就是淘宝商城。比如淘宝电器城，他们的模式更像是做房地产的，阿里巴巴有着繁华的互联网商业物业，只是开了一个名字叫淘宝电器城的大市场而已，没有任
data1: [[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]] arr2: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]] arr3: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]
可见array和asarray没有区别，都对元数据进行了复制。
import numpy as np #example 2: arr1=np.ones((3,3)) arr2=np.array(arr1) arr3=np.asarray(arr1) arr1[1]=2 print 'arr1:\n',arr1 print 'arr2:\n',arr2 print 'arr3:\n',arr3
输出：
arr1: [[ 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2.] [ 1. 1. 1.]] arr2: [[ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1.]] arr3: [[ 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2.] [ 1. 1. 1.]]
此时两者才表现出区别
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