numpy.asarray_chkfinite

numpy.asarray_chkfinite(a, dtype=None, order=None)

将输入转换为数组,检查是否包含 NaN 或 Inf.

参数:

aarray_like

输入数据,可以是任何可以转换为数组的格式.这包括列表、元组列表、元组、元组元组、列表元组和ndarrays.成功要求没有NaNs或Infs.

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’ 行优先（C 风格）,’F’ 列优先（Fortran 风格）内存表示.’A’（任意）意味着如果 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

数组解释 a.如果输入已经是一个 ndarray,则不会执行复制.如果 a 是 ndarray 的一个子类,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.

参见

asarray

创建一个数组.

asanyarray

类似的功能,通过子类传递.

ascontiguousarray

转换输入为连续数组.

asfortranarray

将输入转换为列优先内存顺序的 ndarray.

fromiter

从迭代器创建一个数组.

fromfunction

通过在网格位置上执行函数来构造一个数组.

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,那么 asarray_chkfinite 与 asarray 相同.

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

如果 array_like 包含 Nans 或 Infs,则引发 ValueError.

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