numpy.asanyarray#

numpy.asanyarray(a, dtype=None, порядок=None, *, device=None, copy=None, как=None)#

Преобразует входные данные в ndarray, но пропускает подклассы ndarray.

Параметры:

aarray_like: Входные данные в любой форме, которую можно преобразовать в массив. Это включает скаляры, списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays.
dtypeтип данных, опционально: По умолчанию тип данных выводится из входных данных.
порядок{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, опционально: Расположение памяти вывода. 'C' дает построчное расположение (в стиле C), 'F' дает столбцовое расположение (в стиле Fortran). 'C' и 'F' будут копировать, если необходимо, чтобы обеспечить формат вывода. 'A' (любой) эквивалентен 'F', если входной массив a не является непрерывным или непрерывным в стиле Fortran, в противном случае он эквивалентен 'C'. В отличие от 'C' или 'F', 'A' не гарантирует, что результат будет непрерывным. 'K' (сохранить) сохраняет порядок ввода для вывода. 'C' используется по умолчанию.
devicestr, optional: Устройство, на котором будет размещён созданный массив. По умолчанию: None. Только для совместимости с Array-API, поэтому должно быть "cpu" если передано.

Новое в версии 2.1.0.
copybool, необязательно: Если True, то объект копируется. Если None тогда объект копируется только при необходимости, т.е. если __array__ возвращает копию, если obj является вложенной последовательностью, или если копия требуется для удовлетворения любого из других требований (dtype, order, и т.д.). Для False это вызывает ValueError если копирования избежать невозможно. По умолчанию: None.

Новое в версии 2.1.0.
какarray_like, необязательный: Объект-ссылка, позволяющий создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если массивоподобный объект, переданный как like поддерживает __array_function__ протокол, результат будет определен им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

выходndarray или подкласс ndarray: Интерпретация массива как a. Если a является ndarray или подклассом ndarray, он возвращается как есть, и копирование не выполняется.

Смотрите также

asarray: Аналогичная функция, которая всегда возвращает ndarrays.
ascontiguousarray: Преобразовать входные данные в непрерывный массив.
asfortranarray: Преобразует входные данные в ndarray с порядком памяти по столбцам.
asarray_chkfinite: Похожая функция, которая проверяет входные данные на наличие NaN и Inf.
fromiter: Поэлементное умножение аргументов.
fromfunction: Создать массив, выполняя функцию на позициях сетки.

Примеры

Преобразовать список в массив:

>>> a = [1, 2]
>>> import numpy as np
>>> np.asanyarray(a)
array([1, 2])

Экземпляры ndarray подклассы передаются как есть:

>>> a = np.array([(1., 2), (3., 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)
>>> np.asanyarray(a) is a
True