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numpy.asarray
    numpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。
    numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
        a   任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组
        dtype   数据类型，可选
        order   可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。
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#实例1 将列表转换为 ndarray:
import numpy as np
x = [1, 2, 3]
a = np.asarray(x)
print(a)
print('\n')


#实例2 将元组转换为 ndarray:
import numpy as np
x = (1, 2, 3)
a = np.asarray(x)
print(a)
print('\n')

#实例3 将元组列表转换为 ndarray:
import numpy as np
x = [(1, 2, 3), (4, 5)]
a = np.asarray(x)
print(a)
print('\n')

#实例4 设置了 dtype 参数：
import numpy as np
x = [1, 2, 3]
a = np.asarray(x, dtype=float)
print(a)
print('\n')


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numpy.frombuffer
    numpy.frombuffer 用于实现动态数组。
    numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。
    
        numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
         (注意：buffer 是字符串的时候，Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring 在原 str 前加上 b。)
        
        buffer  可以是任意对象，会以流的形式读入。
        dtype   返回数组的数据类型，可选
        count   读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据。
        offset  读取的起始位置，默认为0。
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#实例5
import numpy as np
s = b'564864 456486'
a = np.frombuffer(s, dtype='S1')
print(a)
print('\n')
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[b'5' b'6' b'4' b'8' b'6' b'4' b' ' b'4' b'5' b'6' b'4' b'8' b'6']
'''

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numpy.fromiter
    numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。
    numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
        iterable	可迭代对象
        dtype   返回数组的数据类型
        count   读取的数据数量，默认为-1，读取所有数据
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#实例6
import numpy as np

# 使用 range 函数创建列表对象
#list = range(5)
#it = iter(list)
it = range(5) #这样才能叫可迭代对象啊

# 使用迭代器创建 ndarray
x = np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)
