numpy.asarray

numpy.asarray(a, dtype=None, order=None) [source]

Преобразование входных данных в массив.

Параметры:

a : array_like Входные данные в любом формате, который может быть преобразован в массив. Это включают списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays. dtype : тип данных, необязательно По умолчанию тип данных определяется из входных данных. order : {‘C’, ‘F’}, необязательно Использовать строчно-главный (C-стиль) или столбцово-главный (Fortran-стиль) порядок представления памяти. По умолчанию ‘C’.

Возвращает:

out : ndarray Массивная интерпретация a. Копирование не выполняется, если входные данные уже являются ndarray с совпадающим типом данных и порядком. Если a является подклассом ndarray, возвращается базовый класс ndarray.

См. также

asanyarray

Аналогичная функция, которая пропускает подклассы.

ascontiguousarray

Преобразует входные данные в непрерывный массив.

asfarray

Преобразует входные данные в floating point ndarray.

asfortranarray

Преобразует входные данные в ndarray с столбцово-главным порядком памяти.

asarray_chkfinite

Аналогичная функция, которая проверяет входные данные на наличие NaN и Inf.

fromiter

Создать массив из итератора.

fromfunction

Построение массива путём выполнения функции на позициях сетки.

Примеры

Преобразование списка в массив:

>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray(a)
array([1, 2])

Существующие массивы не копируются:

>>> a = np.array([1, 2])
>>> np.asarray(a) is a
True

Если dtype установлен, массив копируется только если тип данных не совпадает:

>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)
>>> np.asarray(a, dtype=np.float32) is a
True
>>> np.asarray(a, dtype=np.float64) is a
False

В отличие от asanyarray, подклассы ndarray не пропускаются:

>>> issubclass(np.matrix, np.ndarray)
True
>>> a = np.matrix([[1, 2]])
>>> np.asarray(a) is a
False
>>> np.asanyarray(a) is a
True