NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中asarray_chkfinite方法的使用。

numpy.asarray_chkfinite

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

将输入转换为数组,检查NaN或Infs。

参数 :

a :array_like

输入数据,可以转换为数组的任何形式。 

这包括列表,元组列表,元组,元组元组,列表元组和ndarray。

 成功不需要NaN或Infs。

dtype :data-type, 可选

默认情况下,从输入数据中推断出数据类型。

或der{‘C’, ‘F’}, 可选

是使用row-major(C-style)

还是column-major(Fortran-style)内存表示形式。

 默认为'C'

返回值 :

out :ndarray

数组的解释 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。

Raises :

ValueError

如果a包含NaN(非数字)或Inf(无穷大),

则引发ValueError。

例子

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Nans或Infs,则引发ValueError。

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

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