NumPy: тип данных
Тип данных
Объект типа данных описывает, как следует интерпретировать байты в блоке памяти фиксированного размера, соответствующем элементу массива. Он описывает следующие аспекты данных:
- Тип данных (целое число, число с плавающей точкой, объект Python и т. Д.)
- Размер данных (количество байтов, например, целое число)
- Порядок байтов данных (с прямым или прямым порядком байтов)
- Если тип данных структурирован, совокупность других типов данных,
- Тип данных (целое число, число с плавающей точкой, объект Python и т. Д.)
- Размер данных (сколько байтов содержится, например, в целых числах)
- Порядок байтов данных (с прямым или прямым порядком байтов)
- Если тип данных структурирован, совокупность других типов данных (например, описание элемента массива, состоящего из целого числа и числа с плавающей запятой),
- Если тип данных является подмассивом, какова его форма и тип данных.
| Типы данных подпрограмм | ||
| название | Описание | Синтаксис |
| can_cast () | Возвращает True, если приведение между типами данных может происходить в соответствии с правилом приведения | numpy.can_cast (from_, to, casting = 'safe') |
| promote_types () | Возвращает тип данных с наименьшим размером и наименьшим скалярным видом, к которому можно безопасно привести тип1 и тип2. | numpy.promote_types (type1, type2) |
| min_scalar_type () | Возвращает тип данных с наименьшим размером и наименьшим скалярным видом, который может содержать его значение. | numpy.min_scalar_type (а) |
| result_type () | Возвращает тип, полученный в результате применения правил продвижения типа NumPy к аргументам. | numpy.result_type (* arrays_and_dtypes) |
| обычный тип() | Возвращает скалярный тип, который является общим для входных массивов. | numpy.common_type (* массивы) |
| obj2sctype () | Вернуть скалярный dtype или NumPy эквивалент типа Python объекта. | numpy.obj2sctype (rep, default = None) |
| Создание типов данных | ||
| название | Описание | Синтаксис |
| DTYPE | Создайте объект типа данных. | класс numpy.dtype (obj, align = False, copy = False) |
| format_parser | Класс для преобразования форматов, имен, названий, описания в dtype. | класс numpy.format_parser (форматы, имена, заголовки, выровненные = False, byteorder = None) |
| Тип данных | ||
| название | Описание | Синтаксис |
| FINFO () | Машинные ограничения для целочисленных типов. | класс numpy.finfo (dtype) |
| IInfo () | Машинные ограничения для целочисленных типов. | класс numpy.iinfo (тип) |
| Мачар () | Диагностика параметров машины. | класс numpy.MachAr (float_conv = <класс 'float'>, int_conv = <класс 'int'>, float_to_float = <класс 'float'>, float_to_str = <функция MachAr. <lambda >>, title = 'число с плавающей запятой Python «) |
| Тестирование типа данных | ||
| название | Описание | Синтаксис |
| issctype () | Определяет, представляет ли данный объект скалярный тип данных. | numpy.iinfo (тип) |
| issubdtype () | Возвращает True, если первый аргумент является тип-кодом, меньшим / равным в иерархии типов. | numpy.issubdtype (arg1, arg2) |
| issubsctype () | Определите, является ли первый аргумент подклассом второго аргумента. | numpy.issubsctype (arg1, arg2) |
| issubclass_ () | Определите, является ли класс подклассом второго класса. | numpy.issubclass_ (arg1, arg2) |
| find_common_type () | Определите общий тип, следуя стандартным правилам принуждения. | numpy.find_common_type (array_types, scalar_types) |
| Разнообразный | ||
| название | Описание | Синтаксис |
| Ьурепат () | Вернуть описание для данного кода типа данных. | numpy.typename (символ) |
| sctype2char () | Вернуть строковое представление скалярного dtype. | numpy.sctype2char (sctype) |
| mintypecode () | Вернуть символ для типа минимального размера, к которому можно безопасно привести приведенные типы. | numpy.mintypecode (typechars, typeset = 'GDFgdf', default = 'd') |
Предыдущая: Удобный класс chararray ()
Далее: Тип данных can_cast ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования
disqus2code