numpy.asarray_chkfinite#

numpy.asarray_chkfinite(a, dtype=None, order=None)[source]#

将输入转换为数组，并检查是否存在 NaN 或 Inf。

参数：
aarray_like

输入数据，任何可以转换为数组的形式。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组和 ndarray。成功需要没有 NaN 或 Inf。

dtype数据类型，可选

默认情况下，数据类型是从输入数据推断出来的。

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' 行主序（C 样式）、'F' 列主序（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'。

返回：
outndarray

a 的数组解释。如果输入已经是 ndarray，则不会执行复制。如果a 是 ndarray 的子类，则返回基类 ndarray。

引发：
ValueError

如果a 包含 NaN（非数字）或 Inf（无穷大），则引发 ValueError。

参见

asarray

创建数组。

asanyarray

类似的函数，它会传递子类。

ascontiguousarray

将输入转换为连续数组。

asfortranarray

将输入转换为具有列主序内存顺序的 ndarray。

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

>>> import numpy as np

将列表转换为数组。如果所有元素都是有限的，则asarray_chkfinite 与asarray 相同。

>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray_chkfinite(a, dtype=float)
array([1., 2.])

如果 array_like 包含 NaN 或 Inf，则引发 ValueError。

>>> a = [1, 2, np.inf]
>>> try:
...     np.asarray_chkfinite(a)
... except ValueError:
...     print('ValueError')
...
ValueError
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