numpy.asanyarray#

numpy.asanyarray(a, dtype=None, order=None, *, device=None, copy=None, like=None)#

将输入转换为 ndarray，但将 ndarray 子类直接传递。

参数：
aarray_like

输入数据，可以转换为数组的任何形式。这包括标量、列表、元组列表、元组、元组的元组、元组的列表和 ndarray。

dtype数据类型，可选

默认情况下，数据类型是从输入数据推断的。

order{'C', 'F', 'A', 'K'}，可选

内存布局。'A' 和 'K' 取决于输入数组 a 的顺序。'C' 行优先（C 样式）、'F' 列优先（Fortran 样式）内存表示。'A'（任意）表示如果 a 是 Fortran 连续的则为 'F'，否则为 'C'；'K'（保持）保留输入顺序。默认为 'C'。

devicestr，可选

放置创建数组的设备。默认值：None。仅用于数组 API 互操作性，因此如果传递，则必须为 "cpu"。

版本 2.1.0 中的新功能。

copybool，可选

如果为 True，则复制对象。如果为 None，则仅在需要时复制对象，即如果 __array__ 返回副本，如果 obj 是嵌套序列，或者如果需要副本才能满足任何其他要求（dtype、order 等）。对于 False，如果无法避免复制，则会引发 ValueError。默认值：None。

版本 2.1.0 中的新功能。

likearray_like，可选

参考对象，允许创建不是 NumPy 数组的数组。如果作为 like 传入的类数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由其定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中的新功能。

返回：
outndarray 或 ndarray 子类

a 的数组解释。如果 a 是 ndarray 或 ndarray 的子类，则按原样返回，并且不执行复制。

另请参见

asarray

始终返回 ndarray 的类似函数。

ascontiguousarray

将输入转换为连续数组。

asfortranarray

将输入转换为具有列优先内存顺序的 ndarray。

asarray_chkfinite

检查输入中是否存在 NaN 和 Inf 的类似函数。

fromiter

从迭代器创建数组。

fromfunction

通过在网格位置上执行函数来构造数组。

示例

将列表转换为数组

>>> a = [1, 2]
>>> import numpy as np
>>> np.asanyarray(a)
array([1, 2])

ndarray 子类的实例按原样传递

>>> a = np.array([(1., 2), (3., 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)
>>> np.asanyarray(a) is a
True
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