NumPy 1.14 - numpy.polynomial.polyutils.as_series()

numpy.polynomial.polyutils.as_series




numpy

numpy.polynomial.polyutils.as_series

numpy.polynomial.polyutils.as_series(alist, trim=True) [source]

1-डी सरणियों की सूची के रूप में वापसी तर्क।

लौटी सूची में dtype double, complex double, या object की array (s) हैं। 1-डी आकार का तर्क (N,) आकार के N सरणियों में पार्स किया गया है; आकार के 2-डी तर्क (M,N) को आकार N M सरणियों में पार्स किया जाता है (यानी, "पंक्ति द्वारा पार्स किया गया है"); और एक उच्च आयामी सरणी एक मान त्रुटि उठाती है अगर यह 1-डी या 2-डी सरणी में पहले से फिर से आकार नहीं देता है।

पैरामीटर:

alist: array_like

एक 1- या 2-डी array_like

ट्रिम : बूलियन, वैकल्पिक

जब सही है, अनुगामी शून्य इनपुट से हटा दिए जाते हैं। जब गलत होता है, तो इनपुट को बरकरार रखा जाता है।

यह दिखाता है:

[a1, a2,…] : 1-डी सरणियों की सूची

1-डी सरणियों की सूची के रूप में इनपुट डेटा की एक प्रति।

जन्म देती है:

ValueError

उठाया गया जब as_series अपने इनपुट को 1-d सरणियों में परिवर्तित नहीं कर सकता है, या परिणामस्वरूप सरणियों में से कम से कम एक खाली है।

उदाहरण

>>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
>>> a = np.arange(4)
>>> pu.as_series(a)
[array([ 0.]), array([ 1.]), array([ 2.]), array([ 3.])]
>>> b = np.arange(6).reshape((2,3))
>>> pu.as_series(b)
[array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.])]
>>> pu.as_series((1, np.arange(3), np.arange(2, dtype=np.float16)))
[array([ 1.]), array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 0.,  1.])]
>>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]])
[array([ 2.]), array([ 1.1])]
>>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]], trim=False)
[array([ 2.]), array([ 1.1,  0. ])]