numpy.polynomial.polyutils.as_series#
- polynomial.polyutils.as_series(alist, trim=True)[source]#
将参数作为 1 维数组列表返回。
返回的列表包含 dtype 为 double、complex double 或 object 的数组。形状为
(N,)
的 1 维参数被解析为N
个大小为 1 的数组;形状为(M,N)
的 2 维参数被解析为M
个大小为N
的数组(即“按行解析”);对于更高维度的数组,如果不能先将其重塑为 1 维或 2 维数组,则会引发 ValueError。- 参数:
- alistarray_like
1 维或 2 维的 array_like
- trimboolean, 可选
如果为 True,则从输入中删除尾随零。如果为 False,则输入将完整传递。
- 返回:
- [a1, a2,…]1 维数组列表
作为 1 维数组列表的输入数据的副本。
- 引发:
- ValueError
当
as_series
无法将其输入转换为 1 维数组时,或者至少一个结果数组为空时,引发此错误。
示例
>>> import numpy as np >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu >>> a = np.arange(4) >>> pu.as_series(a) [array([0.]), array([1.]), array([2.]), array([3.])] >>> b = np.arange(6).reshape((2,3)) >>> pu.as_series(b) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.])]
>>> pu.as_series((1, np.arange(3), np.arange(2, dtype=np.float16))) [array([1.]), array([0., 1., 2.]), array([0., 1.])]
>>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]]) [array([2.]), array([1.1])]
>>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]], trim=False) [array([2.]), array([1.1, 0. ])]