numpy.asarray_chkfinite

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

Преобразовать входные данные в массив, проверяя наличие NaN или бесконечных значений.

Параметры:	a : array_like Входные данные в любом формате, который может быть преобразован в массив. Это включает списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays. Для успешного преобразования входные данные не должны содержать NaN или бесконечных значений. dtype : тип данных, необязательно По умолчанию тип данных определяется по входным данным. order : {‘C’, ‘F’}, необязательно Использовать строчную (C-стиль) или столбцовую (Fortran-стиль) память. По умолчанию используется ‘C’.
Возвращает:	out : ndarray Массивная интерпретация a. Копирование не выполняется, если входные данные уже являются ndarray. Если a является подклассом ndarray, возвращается базовый класс ndarray.
Исключения:	ValueError Возникает ValueError, если a содержит NaN (Not a Number) или Inf (Бесконечность).

См. также

asarray

Создание массива.

asanyarray

Аналогичная функция, которая пропускает подклассы.

ascontiguousarray

Преобразование входных данных в непрерывный массив.

asfarray

Преобразование входных данных в массив с плавающей точкой.

asfortranarray

Преобразование входных данных в массив с столбцовым порядком памяти.

fromiter

Создание массива из итератора.

fromfunction

Построение массива путём выполнения функции на позициях сетки.

Примеры

Преобразование списка в массив. Если все элементы конечны, asarray_chkfinite идентично asarray.

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

Возникает ValueError, если массив содержит NaN или Inf.

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