sklearn.utils.check_array¶
sklearn.utils.check_array(array, accept_sparse=False, *, accept_large_sparse=True, dtype='numeric', order=None, copy=False, force_all_finite=True, ensure_2d=True, allow_nd=False, ensure_min_samples=1, ensure_min_features=1, estimator=None)
对数组，列表，稀疏矩阵或类似内容进行输入验证。
默认情况下，输入被检查的值仅包含有限值的非空2D数组。 如果数组的dtype是object，则尝试转换为float，失败时引发错误。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| array | object 输入对象进行检查/转换。 |
| accept_sparse | string, boolean or list of string (default=False) 表示允许稀疏矩阵格式的字符串，如csc, csr等。如果输入是稀疏的，但不是允许的格式，它将被转换为第一种列出的格式。True允许输入任何格式。False表示如果是稀疏矩阵输入会产生错误。 |
| accept_large_sparse | bool (default=True) 如果提供了CSR，CSC，COO或BSR稀疏矩阵并被accept_sparse接受，则accept_large_sparse仅当其索引为32位dtype存储时才会被接受。 是0.20版中的新功能。 |
| dtype | string, type, list of types or None (default=”numeric”) 返回结果的数据类型。 如果为None，则保留输入的dtype。 如果为“ numeric”，则除非array.dtype是object，否则将保留dtype。 如果dtype是类型列表，则仅当输入的dtype不在列表中时，才对第一个类型进行转换。 |
| order | ‘F’, ‘C’ or None (default=None) 设置数组将被强制为fortran还是c样式 |
| copy | boolean (default=False) 是否触发强制复制。 如果copy = False，则转换可能会触发复制。 |
| force_all_finite | boolean or ‘allow-nan’, (default=True) 是否在X为np.inf，np.nan，pd.NA时引发错误。可能性为： True：强制X的所有值都是有限制的。 False：在X中接受np.inf，np.nan，pd.NA。 “ allow-nan”：仅接受X中的np.nan和pd.NA值。值不能为无限的。 0.20版中的新功能：force_all_finite接受字符串“ allow-nan”。 在版本0.23中更改：接受pd.NA并将其转换为np.nan |
| ensure_2d | boolean (default=True) 如果X不是2D，是否引发值错误。 |
| allow_nd | boolean (default=False) 是否允许X.ndim> 2。 |
| ensure_min_samples | int (default=1) 确保X在其第一个轴上具有最少数量的样本（二维数组的行）。 |
| ensure_min_features | int (default=1) 确保2D阵列具有最少数量的特征（列）。 默认值1表示拒绝空数据集。 仅当X有效具有2维或最初为1D并确保2d为True时，才强制执行此检查。 设置为0将禁用此检查。 |
| estimator | str or estimator instance (default=None) 如果通过，则在警告消息中包括估计器的名称。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| array_converted | object 转换并验证的数组。 |