numpy.require

numpy.require(a, dtype=None, requirements=None) [source]

Возвращает массив ndarray заданного типа, удовлетворяющий требованиям.

Эта функция полезна для обеспечения того, что для передачи в скомпилированный код (возможно, через ctypes) возвращается массив с правильными флагами.

Параметры:

a : array_like Объект, который необходимо преобразовать в массив, удовлетворяющий требованиям типа и другим условиям. dtype : тип данных Требуемый тип данных. Если None, сохранить текущий тип данных. Если ваше приложение требует, чтобы данные были в родном байтовом порядке, включите спецификацию байтового порядка в спецификацию типа данных. requirements : строка или список строк Список требований может содержать следующее: ‘F_CONTIGUOUS’ (‘F’) - гарантировать Fortran-непрерывный массив ‘C_CONTIGUOUS’ (‘C’) - гарантировать C-непрерывный массив ‘ALIGNED’ (‘A’) - гарантировать выровненный массив типа данных ‘WRITEABLE’ (‘W’) - гарантировать изменяемый массив ‘OWNDATA’ (‘O’) - гарантировать массив, владеющий своими данными ‘ENSUREARRAY’, (‘E’) - гарантировать базовый массив, а не подкласс

См. также

asarray

Преобразовать вход в ndarray.

asanyarray

Преобразовать в ndarray, но передать через подклассы ndarray.

ascontiguousarray

Преобразовать вход в непрерывный массив.

asfortranarray

Преобразовать вход в ndarray с порядком памяти по столбцам.

ndarray.flags

Информация о расположении памяти в массиве.

Примечания

Возвращаемый массив гарантированно будет иметь указанные требования, создавая копию, если это необходимо.

Примеры

>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> x.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

>>> y = np.require(x, dtype=np.float32, requirements=['A', 'O', 'W', 'F'])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False