Python中的numpy.asanyarray

numpy.asanyarray 是一个 NumPy 库中用于创建一个新数组的函数，该数组有时会被指定为输入，但如果输入时一个 ndarray，则没有必要创建新数组。 asanyarray 返回一个 ndarray 的子类或者是一个当前未知的子类，其意义在于使得输入具有 ndarray 的特殊属性（如布尔和元素赋值）。

语法

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

参数

• arr：array_like，待转换成ndarray的输入数据。
• dtype：数据类型，可选。（默认为None）
• order：C或F，可选。（默认为None）

返回值

如果输入是 ndarray，将返回一个相同的 ndarray；否则，将返回一个 ndarray 子类。

示例

import numpy as np

# 将Python List转换为 ndarray
list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
arr1 = np.asanyarray(list1)

# 将ndarray转换为 masked_array
arr2 = np.ma.array(arr1, mask=[1, 0, 0, 0, 0, 0])

print(type(arr1))  # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(arr2))  # <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>

在上面的示例中，首先将 Python List 转换为 ndarray。接着，对于 ndarray arr1，使用 asanyarray 函数将其转换为 masked_array arr2。

进一步解释

当使用 numpy 函数时，通常会将输入 array-like 对象 (如 Python 列表、元组）转换为 ndarray。但是，在某些情况下，无论输入 array-like 对象是否为 ndarray，都需要将其转换为 ndarray。使用 numpy.asarray() 函数可以完成这个转换，但是它有一个限制：当输入为子类时，将返回一个相同类型的数组。这些子类可以包含具有额外特性的数组（如 ndarray.masked_array 以及其他扩展功能），但是在向这些工具传递输入时，可能会出现问题。

numpy.asanyarray() 函数就是解决这个问题的。它将 array-like 对象作为输入，并返回一个具有相同数据类型和形状的数组。如果输入是一个 ndarray 的子类，则返回的数组也是该子类的子类。因此，使用 numpy.asanyarray() 作为输入，可以使得输入具有 ndarray 的属性和方法，进而可以避免出现向扩展工具传递输入时的问题。

总结

numpy.asanyarray() 函数提供了一个非常方便的方法来确保输入是一个 ndarray，并且避免向扩展工具传递输入时出现问题。如果输入是 ndarray，则返回相同的类型；否则返回一个与输入相同形状和数据类型的新的 ndarray。建议在使用各种扩展工具时，在检查输入时始终使用 asanyarray() 作为一个保险措施。