NumPy 1.14 - numpy.asanyarray()

numpy.asanyarray




numpy

numpy.asanyarray

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

इनपुट को ndarray में कनवर्ट करें, लेकिन ndarray उपक्लासेस को पास करें।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट डेटा, किसी भी रूप में जिसे एक सरणी में परिवर्तित किया जा सकता है। इसमें स्केलर, सूचियां, टुपल्स की सूची, ट्यूपल्स, ट्यूपल्स के ट्यूपल्स, सूचियों के ट्यूपल्स और ndarrays शामिल हैं।

dtype : data-type, वैकल्पिक

डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा-प्रकार इनपुट डेटा से अनुमानित है।

आदेश : {'C', 'F'}, वैकल्पिक

पंक्ति-प्रमुख (C- शैली) या स्तंभ-प्रमुख (Fortran-style) स्मृति प्रतिनिधित्व का उपयोग करना है या नहीं। A सी ’के लिए चूक।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या एक ndarray उपवर्ग

एरे की व्याख्या। यदि कोई ndarray है या ndarray का उप-वर्ग है, तो इसे इस रूप में लौटा दिया जाता है और कोई प्रतिलिपि निष्पादित नहीं की जाती है।

यह भी देखें

asarray
इसी तरह के समारोह जो हमेशा ndarrays देता है।
ascontiguousarray
इनपुट को एक सन्निहित सरणी में बदलें।
asfarray
फ्लोटिंग पॉइंट ndarray में इनपुट कन्वर्ट करें।
asfortranarray
स्तंभ-प्रमुख मेमोरी ऑर्डर के साथ एक ndarray में इनपुट कन्वर्ट करें।
asarray_chkfinite
इसी तरह का फ़ंक्शन जो NaNs और Infs के लिए इनपुट की जाँच करता है।
fromiter
एक पुनरावृत्त से एक सरणी बनाएँ।
fromfunction
ग्रिड पदों पर एक समारोह निष्पादित करके एक सरणी का निर्माण।

उदाहरण

एक सूची को एक सरणी में बदलें:

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

ndarray उपवर्गों के उदाहरणों को ndarray से गुजारा जाता है:

>>> a = np.matrix([1, 2])
>>> np.asanyarray(a) is a
True