파이썬[Python]: numpy - asanyarray 함수
numpy 모듈 - asanyarray 함수(function)
/// 설명
입력을 배열(ndarray)로 변환합니다.(ndarray subclass를 허용합니다.)
a: 입력 데이터 입니다.(입력: 리스트, 튜플, ndarray)
dtype: 출력할 배열의 데이터 형식입니다. 기본값으로 입력 데이터 형식을 따릅니다.
order: 결과물의 메모리 저장 형식을 결정합니다. 'C'는 C언어 형식, 'F'는 포트란 형식입니다. 'A'는 prototype이 포트란 연속(Fortran contiguous)이면 'F', 아니면 'C'로 결정됩니다. 'K'(keep)는 입력 a 의 형식을 보존합니다. 기본값은 'K' 입니다.
like: Numpy 배열이 아닌 형태로 생성하는 것을 허용합니다.(__array_function__ 프로토콜을 사용합니다.)
※ 형식
numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None, *, like=None)
reference
https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.asanyarray.html
a: 입력 데이터 입니다.(입력: 리스트, 튜플, ndarray)
dtype: 출력할 배열의 데이터 형식입니다. 기본값으로 입력 데이터 형식을 따릅니다.
order: 결과물의 메모리 저장 형식을 결정합니다. 'C'는 C언어 형식, 'F'는 포트란 형식입니다. 'A'는 prototype이 포트란 연속(Fortran contiguous)이면 'F', 아니면 'C'로 결정됩니다. 'K'(keep)는 입력 a 의 형식을 보존합니다. 기본값은 'K' 입니다.
like: Numpy 배열이 아닌 형태로 생성하는 것을 허용합니다.(__array_function__ 프로토콜을 사용합니다.)
※ 형식
numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None, *, like=None)
reference
https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.asanyarray.html
/// 예제 array-like
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | import numpy as np test = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4') print(test) # [(1., 2) (3., 4)] print(np.asarray(test) is test) # True print(np.asanyarray(test) is test) # True test = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray) print(test) # [(1., 2) (3., 4)] print(np.asarray(test) is test) # False print(np.asanyarray(test) is test) # True | cs |
* 실행환경: Microsoft Windows 10 Homes
* 인터프리터: 파이썬(Python 3.9)
– 당신을 응원합니다. –
댓글
댓글 쓰기