numpy.asarray_chkfinite

麻木的。asarray_chkfinite ( a , dtype = None , order = None )

将输入转换为数组，检查 NaN 或 Infs。

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。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组和 ndarray。成功不需要 NaN 或 Infs。

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”。

返回：

输出数组

的数组解释。如果输入已经是 ndarray，则不会执行复制。如果a是 ndarray 的子类，则返回基类 ndarray。

加薪：

值错误

如果a包含 NaN（非数字）或 Inf（无穷大），则引发 ValueError 。

也可以看看

asarray

创建并数组。

asanyarray

类似的函数通过子类传递。

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。

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。如果所有元素都是有限的， asarray_chkfinite则与 相同asarray。

>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray_chkfinite(a, dtype=float)
array([1., 2.])

如果 array_like 包含 Nans 或 Infs，则引发 ValueError。

>>> a = [1, 2, np.inf]
>>> try:
...     np.asarray_chkfinite(a)
... except ValueError:
...     print('ValueError')
...
ValueError