Python numpy fromiter用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.fromiter 的用法。

用法:

numpy.fromiter(iter, dtype, count=- 1, *, like=None)

从可迭代对象创建一个新的一维数组。

参数：

iter： 可迭代对象

为数组提供数据的可迭代对象。

dtype： 数据类型

返回数组的数据类型。

count： 整数，可选

要从可迭代中读取的项目数。默认值为 -1，表示读取所有数据。

like： array_like

允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为 like 传入的类似数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

返回：

out： ndarray

输出数组。

注意：

指定数数以提高性能。它允许fromiter预先分配输出数组，而不是根据需要调整其大小。

例子：

>>> iterable = (x*x for x in range(5))
>>> np.fromiter(iterable, float)
array([  0.,   1.,   4.,   9.,  16.])