numpy.asanyarray

numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None, *, like=None)

将输入转换为ndarray，但传递ndarray子类。

参数

aarray_like

以任何可以转换为数组的形式输入数据。这包括scalar、list、tuples列表、tuples、tuples列表、tuples列表和ndarrays。

dtype数据类型，可选

默认情况下，从输入数据推断数据类型。

order'C'、'F'、'A'、'K'，可选

“内存布局。”“A”和“K”取决于输入数组A的顺序。“C”行主键（C样式）、“F”列主键（Fortran样式）内存表示形式A'（any）表示“F”，如果 a Fortran是连续的，'C'否则'K'（keep）保留输入顺序默认为'C'。

likearray_like

引用对象以允许创建非NumPy数组的数组。如果像这样的数组传入为 like 支持 __array_function__ 协议，结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的对象兼容的数组对象。

注解

这个 like 关键字是一个实验性的特性，有待接受 NEP 35 .

1.20.0 新版功能.

返回

outndarray或ndarray子类

阵列解释 a . 如果 a 是ndarray或ndarray的子类，按原样返回，不执行复制。

参见

asarray

通常返回ndarrays的类似函数。

ascontiguousarray

将输入转换为连续数组。

asfarray

将输入转换为浮点Ndarray。

asfortranarray

将输入转换为具有列主内存顺序的ndarray。

asarray_chkfinite

检查NAN和INF输入的类似功能。

fromiter

从迭代器创建数组。

fromfunction

通过对网格位置执行函数来构造数组。

实例

将列表转换为数组：

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

实例 ndarray 子类按原样传递：

>>> a = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)
>>> np.asanyarray(a) is a
True

numpy.asarray numpy.ascontiguousarray