Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# Función ARRAY
<a name="r_array"></a>

Crea una matriz cuyo tipo de datos es SUPER.

## Sintaxis
<a name="r_array-synopsis"></a>

```
ARRAY( [ expr1 ] [, expr2 [, ... ]] )
```

## Argumento
<a name="r_array-argument"></a>

 *expr1, expr2*   
Expresiones de cualquier tipo de datos de Amazon Redshift, excepto los tipos de fecha y hora, ya que Amazon Redshift no convierte los tipos de fecha y hora al tipo de datos SUPER. Los argumentos no tienen que ser del mismo tipo de datos.

## Tipo de retorno
<a name="r_array-return-type"></a>

La función ARRAY devuelve el tipo de datos SUPER.

## Ejemplo
<a name="r_array-example"></a>

En los siguientes ejemplos, se muestra una matriz de valores numéricos y una matriz de diferentes tipos de datos.

```
--an array of numeric values
select ARRAY(1,50,null,100);
      array
------------------
 [1,50,null,100]
(1 row)

--an array of different data types
select ARRAY(1,'abc',true,3.14);
        array
-----------------------
 [1,"abc",true,3.14]
(1 row)
```

## Véase también
<a name="r_array-see-also"></a>
+ [Función ARRAY\$1CONCAT](r_array_concat.md)
+ [SPLIT\$1TO\$1ARRAY function](split_to_array.md)
+ [Función ARRAY\$1FLATTEN](array_flatten.md)