Python Numpy数组理解

有没有办法在Python中理解numpy数组？我看到的唯一方法是使用列表理解，然后将结果转换为numpy数组，例如np.arraylist理解。我希望有一种方法可以直接使用numpy数组，而不使用列表作为中间步骤

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此外，是否可以重载列表运算符，即[和]，以便结果是一个numpy数组，而不是列表。

这里的一个基本问题是numpy数组是静态大小的，而python列表是动态的。由于列表理解无法预先知道返回列表的长度，因此必须在整个生成过程中维护动态列表。

这里的一个基本问题是numpy数组的大小是静态的，而python列表是动态的。由于列表理解无法预先知道返回列表的长度，因此必须在整个生成过程中维护动态列表。

您可以从生成器表达式创建numpy数组。您只需提前指定数据类型：

import numpy as np
x = np.fromiter(range(5), dtype=int)
y = np.fromiter((i**2 for i in range(5)), dtype=int)

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可以从生成器表达式创建numpy数组。您只需提前指定数据类型：

import numpy as np
x = np.fromiter(range(5), dtype=int)
y = np.fromiter((i**2 for i in range(5)), dtype=int)

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是否有可能重载列表运算符，即[and]，从而使结果是一个numpy数组，而不是列表。-听起来是一个非常糟糕的想法，甚至不确定数组理解需要什么。你想从中获得什么功能？Python列表是Python语言定义的一部分，Numpy数组不是；它们是Python语言所不了解的第三方库的一部分。尽管Python在某些领域已经变得流行和有用，但Python最初设计时从未考虑过科学计算。问题是：为什么要这样做？是否可能重载列表运算符，即[和]，所以结果是一个numpy数组，而不是一个列表。-听起来像是一个非常糟糕的想法，甚至不确定数组理解需要什么。你想从中获得什么功能？Python列表是Python语言定义的一部分，Numpy数组不是；它们是Python语言所不了解的第三方库的一部分。尽管Python在某些领域已经变得流行和有用，但Python最初设计时从未考虑过科学计算。问题是：为什么要这样做？