numpy.require

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

Возвращает массив ndarray заданного типа, удовлетворяющий требованиям.

Эта функция полезна для того, чтобы убедиться, что возвращается массив с правильными флагами для передачи скомпилированному коду (возможно, через ctypes).

Параметры:

a : array_like Объект, который должен быть преобразован в массив, удовлетворяющий требованиям типа. dtype : data-type 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 : str or list of str Список требований может быть любым из следующих ‘F_CONTIGUOUS’ (‘F’) - обеспечить Fortran-непрерывный массив ‘C_CONTIGUOUS’ (‘C’) - обеспечить C-непрерывный массив ‘ALIGNED’ (‘A’) - обеспечить выровненный массив типа данных ‘WRITEABLE’ (‘W’) - обеспечить доступный для записи массив ‘OWNDATA’ (‘O’) - обеспечить массив, который владеет своими данными ‘ENSUREARRAY’, (‘E’) - обеспечить базовый массив вместо подкласса

Возвращает:

out : ndarray Массив с заданными требованиями и типом, если задан.

См. также

asarray

Преобразовать вход в ndarray.

asanyarray

Преобразовать в ndarray, но пропустить подклассы ndarray.

ascontiguousarray

Преобразовать вход в непрерывный массив.

asfortranarray

Преобразовать вход в ndarray с порядком памяти по столбцам.

ndarray.flags

Информация о расположении памяти массива.

Примечания

Возвращаемый массив гарантированно будет иметь перечисленные требования, создав копию при необходимости.

Примеры

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