numpy.asarray_chkfinite#

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

将输入转换为数组，并检查 NaN 或 Inf。

参数:
a类数组对象

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、元组列表、元组和 ndarray。成功要求不包含 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的。

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, optional

输出的内存布局。“C”给出行优先布局（C 风格），“F”给出列优先布局（Fortran 风格）。“C”和“F”将在需要时复制以确保输出格式。“A”（任意）等同于“F”，如果输入 a 是非连续的或 Fortran 连续的，否则它等同于“C”。与“C”或“F”不同，“A”不保证结果是连续的。“K”（保持）保留输入顺序用于输出。“C”是默认值。

返回:
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，可以传递子类。

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建数组。

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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