numpy.asanyarray #
- 麻木的。asanyarray ( a , dtype = None , order = None , * , like = None ) #
将输入转换为 ndarray,但传递 ndarray 子类。
- 参数:
- 类似数组
输入数据,可以是任何可以转换为数组的形式。这包括标量、列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组和 ndarray。
- dtype数据类型,可选
默认情况下,数据类型是根据输入数据推断的。
- 顺序{'C', 'F', 'A', 'K'},可选
内存布局。 'A' 和 'K' 取决于输入数组 a 的顺序。 “C”行优先(C 风格)、“F”列优先(Fortran 风格)内存表示。如果a是 Fortran 连续的,则“A”(任意)表示“F” ,否则表示“C”,“K”(保留)保留输入顺序 默认为“C”。
- 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:
- out ndarray 或 ndarray 子类
的数组解释。如果a是 ndarray 或 ndarray 的子类,则按原样返回并且不执行复制。
也可以看看
asarray
类似的函数总是返回 ndarrays。
ascontiguousarray
将输入转换为连续数组。
asfarray
将输入转换为浮点 ndarray。
asfortranarray
将输入转换为具有列优先内存顺序的 ndarray。
asarray_chkfinite
检查 NaN 和 Infs 输入的类似函数。
fromiter
从迭代器创建一个数组。
fromfunction
通过在网格位置上执行函数来构造数组。
例子
将列表转换为数组:
>>> a = [1, 2] >>> np.asanyarray(a) array([1, 2])
子类的实例
ndarray
按原样传递:>>> a = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray) >>> np.asanyarray(a) is a True