numpy.fromiter

麻木的。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。

版本 1.23 中进行了更改：现在支持对象和子数组数据类型（请注意，子数组数据类型的最终结果不是一维）。

计数int，可选

从iterable读取的项目数。默认为-1，表示读取所有数据。

类似array_like，可选

允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果传入的类似数组like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。

1.20.0 版本中的新增功能。

返回：

输出数组

输出数组。

笔记

指定计数以提高性能。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.])

精心构造的子数组数据类型将导致更高维度的结果：

>>> iterable = ((x+1, x+2) for x in range(5))
>>> np.fromiter(iterable, dtype=np.dtype((int, 2)))
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4],
       [4, 5],
       [5, 6]])