Numpy：为什么在“numpy.asarray(…)”中出现“None”会引发未来警告

在本文中，我们将介绍在使用NumPy库时出现的“Future Warning”问题。具体而言，我们将讨论“numpy.asarray()”函数中出现“None”值时所引发的警告以及如何处理该问题。

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NumPy简介

NumPy是用于科学计算的Python库，它提供了一个高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。它是Python科学计算生态系统中最受欢迎的组成部分之一，由于其广泛的基础，从底层科学计算到机器学习等高级应用，我们都可以在使用Python编写代码时发现其存在。

numpy.asarray()函数

“numpy.asarray()”函数用于将输入转换为ndarray对象。它通常用于将序列转换为ndarray，而无需对输出进行任何更改。

这是“numpy.asarray()”函数主要参数：

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

“numpy.asarray()”接收下列参数：

• a：用于转换为ndarray的输入序列。
• dtype：为输出数组指定数据类型。
• order：为输出数组指定内存布局。

将None作为numpy.asarray()的参数

当将“None”作为输入序列传递给“numpy.asarray()”时，函数将生成一个包含单个值（“None”）的ndarray数组。但是，由于“None”的类型在Python中实际上是“NoneType”而非实际类型，因此在某些情况下，这将导致未来的警告。

在以下代码段中，我们使用“numpy.asarray()”函数并将“None”作为输入序列传递：

import numpy as np

a = np.asarray(None)

这段代码不会导致直接异常，但是将显示以下警告：

FutureWarning: arrays with non-conformable arrays, such as [None], will be replaced by an equivalent array of correct measure, such as np.array([None]).

这个警告告诉我们，使用“None”作为输入序列可能导致不可预测的行为，因此建议使用np.array([None])从公平类型的“None”值创建数组。

处理numpy.asarray()引发的警告

为了处理使用“numpy.asarray()”时引发的警告，我们可以通过使用“np.array()”函数或为“numpy.asarray()”指定具体的类型来解决。

在以下代码段中，我们使用“np.array()”函数来替换使用“numpy.asarray()”函数，从而避免显示未来的警告：

import numpy as np

a = np.array([None])

另一种解决方案是，可以将dtype参数传递给“numpy.asarray()”，以使输出数组的数据类型具体化。例如，在以下代码段中，我们将dtype设置为“np.object”，以使输出数组的数据类型与实际的数据类型一致：

import numpy as np

a = np.asarray(None, dtype=np.object)

总结

在本文中，我们介绍了NumPy库以及其主要函数中的“numpy.asarray()”函数。我们讨论了当将“None”值作为输入序列传递给“numpy.asarray()”函数时所引发的未来警告。最后，我们提供了两种解决方案来处理该警告，以避免不可预测的行为和未来的问题。

由于我们经常使用NumPy库，因此理解“numpy.asarray()”函数的行为和问题非常重要。希望通过本文，您能够更好地理解并使用NumPy库。