问Numpy的array()函数和asarray()函数有什么不同？

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definition of asarray为：

def asarray(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

因此，它与array和copy=False类似，不同的是它的选项更少。默认情况下，array有copy=True。

主要区别在于，array (默认情况下)将创建对象的副本，而asarray在必要时不会。

asarray(x)类似于array(x, copy=False)

如果要确保在完成任何其他操作之前x将是一个数组，请使用asarray(x)。如果x已经是一个数组，则不会执行任何复制。它不会造成冗余的性能影响。

下面是一个确保首先将x转换为数组的函数示例。

def mysum(x):
    return np.asarray(x).sum()

这里有一个简单的例子，可以演示不同之处。

主要区别在于，数组会复制原始数据，并且可以使用不同的对象来修改原始数组中的数据。

import numpy as np
a = np.arange(0.0, 10.2, 0.12)
int_cvr = np.asarray(a, dtype = np.int64)

数组(a)中的内容保持不变，我们仍然可以使用另一个对象对数据执行任何操作，而无需修改原始数组中的内容。