Python numpy.require()

numpy.require()函数对数组很有用，当正确的标志被返回时，满足了传递给编译代码的要求（也许是通过ctypes）。

语法: numpy.require(a, dtype=None, requirements=None)

参数:

a : array_like

dtype :数据类型

requirements：字符串或字符串列表

要求清单可以是以下任何一项。

• ‘F’ : ‘F_CONTIGUOUS’ – 确保一个Fortran-contiguous数组。
• ‘C’ : ‘C_CONTIGUOUS’ – 确保一个C-连续的数组。
• ‘A’ : ‘ALIGNED’ – 确保一个数据类型的对齐阵列。
• ‘W’ : ‘WRITABLE’ – 确保一个可写的数组。
• ‘O’ : ‘OWNDATA’ – 确保一个拥有自己的数据的阵列。
• ‘E’ : ‘ENSUREARRAY’ – 确保一个基数组，而不是一个子类。

返回： ndarray

异常： ValueError – 引起ValueError。

代码 #1:

# Python program explaining
# numpy.require() function
 
# importing numpy
import numpy as np
 
# creating 4 x 4 array
data = np.arange(16).reshape(4, 4)
 
data.flags

输出:

C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

代码 #2:

import numpy as np
 
# Python program explaining
# numpy.require()
b = np.require(data, dtype=np.float32,
               requirements=['A', 'W', 'O', 'C'])
b.flags

输出:

C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False