numpy.asarray_chkfinite#
- numpy.asarray_chkfinite(a, dtype=None, order=None)[source]#
将输入转换为数组,检查 NaN 或 Inf。
- 参数:
- aarray_like
输入数据,以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、元组的列表和 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’ 依赖于输入数组 a 的顺序。’C’ 行主(C 风格)、’F’ 列主(Fortran 风格)内存表示。’A’(任何)表示如果a 是 Fortran 连续的,则为 ‘F’,否则为 ‘C’。’K’(保留)保留输入顺序。默认为 ‘C’。
- 返回值:
- outndarray
a 的数组解释。如果输入已经是 ndarray,则不执行复制。如果a 是 ndarray 的子类,则返回一个基类 ndarray。
- 引发:
- ValueError
如果a 包含 NaN(非数字)或 Inf(无穷大),则引发 ValueError。
另请参阅
asarray
创建数组。
asanyarray
类似的函数,它传递子类。
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
等同于asarray
。>>> a = [1, 2] >>> np.asarray_chkfinite(a, dtype=float) array([1., 2.])
如果 array_like 包含 Nan 或 Infs,则引发 ValueError。
>>> a = [1, 2, np.inf] >>> try: ... np.asarray_chkfinite(a) ... except ValueError: ... print('ValueError') ... ValueError