numpy.require() en Python

La función numpy.require() es útil para la array cuando se devuelven los indicadores correctos y satisface los requisitos para pasar al código compilado (quizás a través de ctypes).

Sintaxis: numpy.require(a, dtype=Ninguno, requisitos=Ninguno)

Parámetros:

a :  array_like

dtype : tipo de datos

requisitos: str o lista de str 

La lista de requisitos puede ser cualquiera de los siguientes.

• ‘F’: ‘F_CONTIGUOUS’: garantiza una array contigua a Fortran.
• ‘C’: ‘C_CONTIGUOUS’: asegura una array C-contigua.
• ‘A’: ‘ALINEADO’: garantiza una array alineada de tipo de datos.
• ‘W’: ‘WRITABLE’: garantiza una array grabable.
• ‘O’: ‘OWNDATA’: asegura una array que posee sus propios datos.
• ‘E’: ‘ENSUREARRAY’: garantiza una array base, en lugar de una subclase.

Devoluciones:   ndarray

Excepción: ValueError: genera ValueError

Código #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

Producción:

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

Código #2:

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

Producción:

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