Python Numpy ndarray.__array__()用法及代码示例

借助ndarray.__array__()方法，我们可以通过将参数指定为dtype来创建所需的新数组，并且如果我们更改了新数组中的任何元素，我们可以获得一个数组的副本，该副本不会更改原始数组的数据元素。

用法： ndarray.__array__()

返回：

如果未给出dtype，则返回对self的新引用
如果dtype与数组的当前dtype不同，则提供数据类型的新数组。

范例1：

在此示例中，我们可以看到我们仅使用更改了新数组的dtypendarray.__array__()方法。

# import the important module in python 
import numpy as np 
        
# make an array with numpy 
gfg = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
        
# applying ndarray.__array__() method 
geeks = gfg.__array__(float) 
  
print(geeks)

输出：

[ 1.  2.  3.  4.  5.]

范例2：

# import the important module in python 
import numpy as np 
        
# make an array with numpy 
gfg = np.array([[1.1, 2, 3.3, 4, 5], 
                [6, 5.2, 4, 3, 2.2]]) 
        
# applying ndarray.__array__() method 
geeks = gfg.__array__(int) 
  
print(geeks)

输出：

[[1 2 3 4 5]
 [6 5 4 3 2]]

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注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 Python | Numpy ndarray.__array__()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。