Python中的 numpy.asanyarray()

numpy.asanyarray()是一个numPy函数，它将输入转换为一个给定数据类型的数组，并返回一个numpy.ndarray对象。如果输入已经是一个numpy.ndarray对象，则不会创建新的副本。如果输入是类数组对象，则创建副本并根据需要进行转换。

语法

numpy.asanyarray(arr, dtype=None, order=None, require=None)

参数:

• arr: 数组输入。 可以是一个numpy.ndarray对象或任何可以转换为数组的类数组序列。

• dtype: 数据类型. 要在返回的数组中使用的数据类型。 如果dtype未指定，则将使用输入数组的数据类型。

• order: {'C', 'F', 'A', 'K'}, 可选项. 控制数据在内存布局中存储。'C'和'F'表示行优先和列优先。'A'表示“任意”，'K'表示无效。

• require: {'W', 'O', 'A', 'K'}, 可选项. 控制内存分配和从输入到输出的转换，满足某些意图而不强制进行复制。 'W'强制输出为新数组，'O'允许任何原始数组(例如，来自zeros或ones)免费输出，'A'允许转换(并免费当翻译空间偏离字符序列之星)。 'K'表示无效。

返回值

一个与输入参数具有相同元素的数组（如果在创建前输入不是数字数组，则按需复制）。

如果输入参数已经是一个numpy.ndarray，则不会创建新副本，同时仍然保持相同的尺寸和数据类型。

例子

我们来看下面的例子，查看如何使用asanyarray（）函数：

首先，我们需要导入numpy库，使用下面的代码：

import numpy as np

然后，我们可以创建一个Python列表并用asanyarray()函数来转换它：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
a = np.asanyarray(list1)
print(a)

输出：

[1 2 3 4 5]

我们还可以创建多维数组并使用asanyarray()函数：

list2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
b = np.asanyarray(list2)
print(b)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

如果输入是已经是一个numpy.ndarray对象，则asanyarray()函数不会复制它，如下例所示：

c = np.array(list1)
d = np.asanyarray(c)
print(c is d) # True，因为d不是副本

输出：

True

总结

numpy.asanyarray()函数被广泛使用，特别是在数据类型和内存布局处理期间。记得在使用时指定输入数组和数据类型即可。