numpy.asarray_chkfinite#

numpy.asarray_chkfinite(a, dtype=None, порядок=None)[источник]#

Преобразовать входные данные в массив, проверяя наличие NaN или Inf.

Параметры:

aarray_like: Входные данные в любой форме, которую можно преобразовать в массив. Это включает списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays. Успех требует отсутствия NaN или Inf.
dtypeтип данных, опционально: По умолчанию тип данных выводится из входных данных.
порядок{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, опционально: Структура памяти вывода. 'C' дает построчную структуру (в стиле C), 'F' дает постолбцовую структуру (в стиле Fortran). 'C' и 'F' скопируют данные при необходимости для обеспечения формата вывода. 'A' (любой) эквивалентен 'F', если вход a не является непрерывным или Fortran-непрерывным, 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.

Возвращает:

выходndarray: Интерпретация массива как a. Копия не выполняется, если входные данные уже являются ndarray. Если a является подклассом ndarray, возвращается базовый класс ndarray.

Вызывает:

ValueError: Вызывает ValueError, если a содержит NaN (не число) или Inf (бесконечность).

Смотрите также

asarray: Создать массив.
asanyarray: Аналогичная функция, которая пропускает подклассы.
ascontiguousarray: Преобразовать входные данные в непрерывный массив.
asfortranarray: Преобразует входные данные в ndarray с порядком памяти по столбцам.
fromiter: Поэлементное умножение аргументов.
fromfunction: Создать массив, выполняя функцию на позициях сетки.

Примеры

>>> import numpy as np

Преобразует список в массив. Если все элементы конечны, то asarray_chkfinite идентичен asarray.

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

Вызывает ValueError, если array_like содержит NaN или Inf.

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