numpy.asanyarray
-
numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None)[source] -
Преобразовать входные данные в массив ndarray, но пропустить подклассы ndarray.
Параметры: a : array_like
Входные данные в любом формате, который можно преобразовать в массив. Это включает скаляры, списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и массивы ndarray.
dtype : тип данных, необязательно
По умолчанию тип данных определяется из входных данных.
order : {‘C’, ‘F’}, необязательно
Использовать строчную (C-стиль) или столбцовую (Fortran-стиль) память. По умолчанию ‘C’.
Возвращаемое значение: out : ndarray или подкласс ndarray
Массивная интерпретация
a. Еслиaявляется массивом ndarray или подклассом ndarray, он возвращается как есть, и копирование не выполняется.См. также
asarray- Аналогичная функция, которая всегда возвращает массивы ndarray.
ascontiguousarray- Преобразовать входные данные в непрерывный массив.
asfarray- Преобразовать входные данные в массив с плавающей точкой ndarray.
asfortranarray- Преобразовать входные данные в массив ndarray со столбцовым порядком памяти.
asarray_chkfinite- Аналогичная функция, которая проверяет входные данные на наличие NaN и Inf.
fromiter- Создать массив из итератора.
fromfunction- Построить массив, выполняя функцию в позициях сетки.
Примеры
Преобразование списка в массив:
>>> a = [1, 2] >>> np.asanyarray(a) array([1, 2])
Экземпляры подклассов
ndarrayпропускаются как есть:>>> a = np.matrix([1, 2]) >>> np.asanyarray(a) is a True
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.asanyarray.html