本文简要介绍 python 语言中 numpy.require
的用法。
用法:
numpy.require(a, dtype=None, requirements=None, *, like=None)
返回满足要求的提供类型的 ndarray。
此函数有助于确保返回具有正确标志的数组以传递给已编译的代码(可能通过 ctypes)。
- a: array_like
要转换为 type-and-requirement-satisfying 数组的对象。
- dtype: 数据类型
所需的数据类型。如果 None 保留当前的 dtype。如果您的应用程序要求数据采用本机字节顺序,请将字节顺序规范作为 dtype 规范的一部分。
- requirements: str 或 str 列表
需求列表可以是以下任何一种
'F_CONTIGUOUS' ('F') - 确保 Fortran-contiguous 数组
'C_CONTIGUOUS' ('C') - 确保 C-contiguous 数组
‘ALIGNED’ (‘A’) - 确保数据类型对齐数组
‘WRITEABLE’ (‘W’) - 确保一个可写数组
‘OWNDATA’ (‘O’) - 确保数组拥有自己的数据
'ENSUREARRAY', ('E') - 确保一个基数组,而不是一个子类
- like: array_like
允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为
like
传入的类似数组支持__array_function__
协议,则结果将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。
- out: ndarray
具有指定要求和类型的数组(如果给定)。
参数:
返回:
注意:
如果需要,将通过复制来保证返回的数组具有列出的要求。
例子:
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3) >>> x.flags C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : False WRITEABLE : True ALIGNED : True WRITEBACKIFCOPY : False UPDATEIFCOPY : False
>>> y = np.require(x, dtype=np.float32, requirements=['A', 'O', 'W', 'F']) >>> y.flags C_CONTIGUOUS : False F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True WRITEBACKIFCOPY : False UPDATEIFCOPY : False
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.require。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。