为什么在 numpy.arange() 上使用 numpy.array()？不是多余的吗？答案

【问题标题】：Why use numpy.array() on numpy.arange()? Isn't it redundant?为什么在 numpy.arange() 上使用 numpy.array()？不是多余的吗？
【发布时间】：2017-04-10 00:10:32
【问题描述】：

在我的 Numpy / Pandas 课程中，我被教导使用以下代码制作数据：

sample_numpy_data = np.array(np.arange(24)).reshape((6,4))

在 np.arange() 上使用 np.array() 是不是多余的，因为 np.arange() 已经产生了一个数组？

为什么这是必要的？例子？

Lynda 课程“Pandas for Data Science”Pandas Overview 中的示例 - 操作。

【问题讨论】：

是的。这是多余的。

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

这不仅是多余的，而且还引入了不必要的开销，因为它makes a copy of the array by default。

如果你不确定某个东西是否是一个数组（可能是因为它是一个函数的参数），你可以在它上面使用np.asarray。仅当它不是数组时才会复制。

【讨论】：