NumPy 1.14 - numpy.asarray()

numpy.asarray




numpy

numpy.asarray

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

इनपुट को ऐरे में बदलें।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट डेटा, किसी भी रूप में जिसे एक सरणी में परिवर्तित किया जा सकता है। इसमें 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

एरे की व्याख्या। यदि इनपुट पहले से ही ndarray से मेल खाता है dtype और ऑर्डर के साथ कोई प्रतिलिपि नहीं है। यदि ndarray का एक उपवर्ग है, तो एक बेस क्लास ndarray वापस आ जाता है।

यह भी देखें

asanyarray
इसी तरह का कार्य जो उपवर्गों से होकर गुजरता 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.asarray(a)
array([1, 2])

मौजूदा सरणियों की प्रतिलिपि नहीं बनाई गई है:

>>> a = np.array([1, 2])
>>> np.asarray(a) is a
True

यदि dtype सेट है, तो सरणी की प्रतिलिपि तभी बनाई जाती है जब dtype मेल नहीं खाता:

>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)
>>> np.asarray(a, dtype=np.float32) is a
True
>>> np.asarray(a, dtype=np.float64) is a
False

asanyarray विपरीत, asanyarray उपवर्गों को पारित नहीं किया जाता है:

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