這一章中，我們會討論如何從現有資料建立陣列。
numpy.asarray此函式類似於numpy.array，除了它有較少的引數。 這個例程對於將 Python 序列轉換為ndarray非常有用。
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
構造器接受下列引數：
| 序號 | 引數及描述 |
|---|---|
| 1. | a 任意形式的輸入引數，比如列表、列表的元組、元組、元組的元組、元組的列表 |
| 2. | dtype 通常，輸入資料的型別會應用到返回的ndarray |
| 3. | order 'C'為按行的 C 風格陣列，'F'為按列的 Fortran 風格陣列 |
下面的例子展示了如何使用asarray函式：
# 將列表轉換為 ndarray
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：
[1 2 3]
# 設定了 dtype
import numpy as np
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x, dtype = float)
print a
輸出如下：
[ 1. 2. 3.]
# 來自元組的 ndarray
import numpy as np
x = (1,2,3)
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：
[1 2 3]
# 來自元組列表的 ndarray
import numpy as np
x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print a
輸出如下：
[(1, 2, 3) (4, 5)]
numpy.frombuffer此函式將緩衝區解釋為一維陣列。 暴露緩衝區介面的任何物件都用作引數來返回ndarray。
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
構造器接受下列引數：
| 序號 | 引數及描述 |
|---|---|
| 1. | buffer 任何暴露緩衝區藉口的物件 |
| 2. | dtype 返回陣列的資料型別，預設為float |
| 3. | count 需要讀取的資料數量，預設為-1，讀取所有資料 |
| 4. | offset 需要讀取的起始位置，預設為0 |
下面的例子展示了frombuffer函式的用法。
import numpy as np
s = 'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print a
輸出如下：
['H' 'e' 'l' 'l' 'o' ' ' 'W' 'o' 'r' 'l' 'd']
numpy.fromiter此函式從任何可疊代物件構建一個ndarray物件，返回一個新的一維陣列。
numpy.fromiter(iterable, dtype, count = -1)
構造器接受下列引數：
| 序號 | 引數及描述 |
|---|---|
| 1. | iterable 任何可疊代物件 |
| 2. | dtype 返回陣列的資料型別 |
| 3. | count 需要讀取的資料數量，預設為-1，讀取所有資料 |
以下範例展示了如何使用內建的range()函式返回列表物件。 此列表的疊代器用於形成ndarray物件。
# 使用 range 函式建立列表物件
import numpy as np
list = range(5)
print list
輸出如下：
[0, 1, 2, 3, 4]
# 從列表中獲得疊代器
import numpy as np
list = range(5)
it = iter(list)
# 使用疊代器建立 ndarray
x = np.fromiter(it, dtype = float)
print x
輸出如下：
[0. 1. 2. 3. 4.]