numpy.asanyarray 是 NumPy 库中的一个函数,用于将输入转换为 ndarray(NumPy 数组),但与 numpy.asarray 不同的是,如果输入已经是某种类型的子类数组(如 matrix),asanyarray 将保留其类型,而不是强制转换为基础类 ndarray。本文主要介绍一下NumPy中asanyarray方法的使用。

numpy.asanyarray

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

参数

a :array_like

可转换为数组的任何形式的输入数据。

这包括标量、列表、元组列表、元组的元组、列表的元组和ndarray。

dtype :data-type, 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’}, 可选

是使用行-主格式(C-style)还是列-主格式(Fortran-style)内存表示。

默认为'C'

返回值

out :ndarray或ndarray子类

a的数组解释。如果a是ndarray或ndarray的子类,

它将按原样返回,不执行复制。

例子

1)将列表转换为数组

import numpy as np

# 创建一个列表
a = [1, 2]

# 使用 np.asanyarray 将列表转换为数组
array_data = np.asanyarray(a)
print(array_data)
# 输出: array([1, 2])

2)ndarray 子类的实例按原样传递

import numpy as np

# 创建一个复合数据类型的 ndarray 并视为 recarray
a = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype='f4,i4').view(np.recarray)

# 使用 np.asanyarray 保留其类型
array_data = np.asanyarray(a)
print(array_data is a)
# 输出: True

3)使用示例

import numpy as np

# 示例 1: 将列表转换为 ndarray
list_data = [1, 2, 3, 4]
array_data = np.asanyarray(list_data)
print(array_data)
# 输出: [1 2 3 4]

# 示例 2: 将元组转换为 ndarray
tuple_data = (1, 2, 3, 4)
array_data = np.asanyarray(tuple_data)
print(array_data)
# 输出: [1 2 3 4]

# 示例 3: 将标量转换为 ndarray
scalar_data = 5
array_data = np.asanyarray(scalar_data)
print(array_data)
# 输出: 5

# 示例 4: 保留子类数组的类型
matrix_data = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
array_data = np.asanyarray(matrix_data)
print(array_data)
print(type(array_data))
# 输出:
# [[1 2]
#  [3 4]]
# <class 'numpy.matrix'>

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