numpy.asanyarray
- numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None, *, like=None)
-
Преобразуйте входные данные в массив ndarray, но пропускайте подклассы ndarray.
- Параметры:
-
- aarray_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.
- dtypeтип данных, необязательно
-
По умолчанию тип данных определяется из входных данных.
- order{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, необязательно
-
Структура памяти. ‘A’ и ‘K’ зависят от порядка входного массива a. ‘C’ — строчная (C-стиль), ‘F’ — столбцовая (Fortran-стиль) структура представления памяти. ‘A’ (любой) означает ‘F’, если
aявляется Фортран-непрерывным, ‘C’ в противном случае ‘K’ (сохранить) сохранить порядок входных данных По умолчанию — ‘C’. - likearray_like, необязательно
-
Объект ссылки для создания массивов, которые не являются массивами NumPy. Если переданный в
likeмассив-подобный объект поддерживает протокол__array_function__, результат будет определён им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.Введено в версии 1.20.0.
- Возвращает:
-
- outndarray или подкласс ndarray
-
Интерпретация массива
a. Еслиaявляется ndarray или подклассом ndarray, он возвращается как есть, и никакая копия не выполняется.
См. также
asarray-
Аналогичная функция, которая всегда возвращает массивы ndarray.
ascontiguousarray-
Преобразование входных данных в непрерывный массив.
asfortranarray-
Преобразование входных данных в массив ndarray с порядком памяти по столбцам.
asarray_chkfinite-
Аналогичная функция, которая проверяет входные данные на наличие NaN и Inf.
fromiter-
Создание массива из итератора.
fromfunction-
Создание массива путём выполнения функции в позициях сетки.
Примеры
Преобразование списка в массив:
>>> a = [1, 2] >>> np.asanyarray(a) array([1, 2])
Экземпляры подклассов
ndarrayпропускаются как есть:>>> a = np.array([(1., 2), (3., 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray) >>> np.asanyarray(a) is a True
© 2005–2024 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/2.0/reference/generated/numpy.asanyarray.html