numpy.asanyarray() используется, когда мы хотим преобразовать ввод в массив, но пропускает подклассы ndarray. Входными данными могут быть скаляры, списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays.
Синтаксис: numpy.asanyarray (arr, dtype = None, order = None)
Параметры:
arr: [array_like] Входные данные в любой форме, которую можно преобразовать в массив. Сюда входят скаляры, списки, списки кортежей, кортежи, кортежи кортежей, кортежи списков и ndarrays.
dtype: [тип данных, необязательный] По умолчанию тип данных выводится из входных данных.
порядок: следует ли использовать представление памяти в виде строк (стиль C) или столбцов (в стиле Fortran). По умолчанию `C`.Возврат: [ndarray или подкласс ndarray] Интерпретация массива обр. Если arr является ndarray или подклассом ndarray, он возвращается как есть, и копирование не выполняется.
Код № 1: список в массив
# Программа Python, объясняющая # numpy Функция .asanyarray()
import numpy as geek
my_list = [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 ]
print ( "Input list:" , my_list)
out_arr = geek.asanyarray (my_list)
print ( " выходной массив из списка ввода: " , out_arr)
Вывод:
Входной список: [1, 3, 5, 7, 9] выходной массив из входного списка : [1 3 5 7 9]
Код № 2: кортеж в массив
# Программа Python, объясняющая # функция numpy.asanyarray()
import numpy as geek
my_tuple = ([ 1 , 3 , 9 ] , [ 8 , 2 , 6 ])
print ( "Input tuple:" , my_tuple)
out_arr = geek .asanyarray (my_tuple)
print ( "выходной массив из входного кортежа:" , out_arr)
Вывод:
Входной кортеж: ( [1, 3, 9], [8, 2, 6]) выходной массив из входной кортеж: [[1 3 9] [8 2 6]]
Код № 3: Скалярный массив k
|
Вывод: Входной скаляр: 12 выходной массив из входного скаляра: 12 class `numpy.ndarray ` |