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📜  Python中的numpy.ascontiguousarray

📅  最后修改于: 2020-06-01 14:01:17             🧑  作者: Mango

numpy.ascontiguousarray()当我们要在内存中返回连续数组(C顺序)时，使用函数。

语法：numpy.ascontiguousarray(arr, dtype=None)

参数：

arr： [array_like]输入数据，可以转换为数组的任何形式。这包括标量，列表，元组列表，元组，元组元组，列表元组和ndarray。
dtype： [str或dtype对象，可选]返回数组的数据类型。

返回： ndarray具有与arr相同的形状和内容的连续数组，如果指定，则为dtype。

代码＃1：列表数组

# Python program explaining 
# numpy.ascontiguousarray() function 
  
import numpy as geek 
my_list = [100, 200, 300, 400, 500] 
  
print ("输入列表 : ", my_list) 
   
    
out_arr = geek.ascontiguousarray(my_list, dtype = geek.float32) 
print ("输入列表的输出数组 : ", out_arr)

输出：

输入列表：[100、200、300、400、500] 
输入列表的输出数组：[100. 200. 300. 400. 500.]

代码2：元组数组

# Python program explaining 
# numpy.ascontiguousarray() function 
  
import numpy as geek 
  
my_tuple = ([2, 6, 10], [8, 12, 16]) 
   
print ("输入touple : ", my_tuple) 
    
out_arr = geek.ascontiguousarray(my_tuple, dtype = geek.int32)  
print ("输出数组 : ", out_arr)

输出：

输入touple：[[2、6、10]，[ 
8、12、16 ])
输出数组：[[2 6 10] 
 [8 12 16]]

代码3：标量到数组

# Python program explaining 
# numpy.ascontiguousarray() function 
  
import numpy as geek 
  
my_scalar = 100
   
print ("输入标量> : ", my_scalar) 
    
out_arr = geek.ascontiguousarray(my_scalar, dtype = geek.float32)  
print ("输出数组 : ", out_arr)  
print(type(out_arr))

输出：

输入标量：100输入标量的
输出数组：[100.] 
类'numpy.ndarray'