标量

Python只定义了一种特定数据类(只有一种整数类型,一种浮点类型等)。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而,对于科学计算,通常需要更多的控制。

在NumPy中,有24种新的基本Python类型来描述不同类型的标量。这些类型描述符主要基于CPython编写的C语言中可用的类型,其他几种类型与Python的类型兼容。

数组标量具有与之相同的属性和方法ndarrays[1]这允许人们将数组中的项目部分地放在与数组相同的基础上,从而平滑混合标量和数组操作时产生的粗糙边缘。

数组标量存在于数据类型的层次结构中(请参见下图)。 可以使用层次结构检测它们:例如,如果Val是数组标量对象,则 isinstance(val,np.generic) 将返回 True。 或者,可以使用数据类型层次结构的其他成员来确定存在哪种数组标量。 因此,例如,如果val是复数值类型,则 isinstance(val,np.complexfloat) 将返回 True, 而如果 val 是灵活的itemsize数组类型之一(stringunicodevoid), 则 isinstance(val,np.Flexible) 将返回 True

dtype-hierarchy

:表示数组数据类型的类型对象的层次结构。 未示出两种整数类型intpuintp它们仅指向保存平台指针的整数类型。 所有数字类型也可以使用位宽名称获得。

[1]但是,数组标量是不可变的,因此没有数组标量属性可以设置。

内置标量类型

内置标量类型如下所示。连同它们的(主要是)C衍生的名称时,整数,浮点数,和复杂的数据类型也可使用位宽度约定,以便正确的大小的数组可以总是确保(例如int8float64complex128)。还提供了两个别名(intpuintp)指向足以容纳C指针的整数类型。类似C的名称与字符代码相关联,如表中所示。但是,不鼓励使用字符代码。

一些标量类型基本上等同于基本的Python类型,因此从它们以及通用数组标量类型继承:

数组标量类型 相关的Python类型
int_ IntType (仅限Python 2)
float_ FloatType
complex_ ComplexType
bytes_ BytesType
unicode_ UnicodeType

bool_数据类型是非常类似的Python BooleanType,但不继承它,因为Python的 BooleanType不允许自己被继承,并在C级的实际布尔数据的大小是不一样的一个Python布尔标量。

警告

bool_类型不是该类型的子类int_bool_甚至不是数字类型)。这与Python bool作为int的子类的默认实现不同。

警告

int_类型并没有从继承 int内置Python 3下,因为类型int不再是固定宽度的整数类型。

NumPy中的默认数据类型是float_

在下表中,platform?表示该类型可能并非在所有平台上都可用。指出了与不同C或Python类型的兼容性:如果两种类型的数据具有相同的大小并以相同的方式解释,则它们是兼容的。

布尔(Booleans):

类型 备注 字符代码
bool_ 兼容:Python bool '?'
bool8 8位

整数(Integers):

类型 备注 字符代码
byte 兼容:C char 'b'
short 兼容:C短 'h'
intc 兼容:C int 'i'
int_ 兼容:Python int 'l'
longlong 兼容:C长 'q'
intp 大到足以适合指针 'p'
int8 8位
int16 16位
int32 32位
int64 64位

无符号整数(Unsigned integers):

类型 备注 字符代码
ubyte compatible:C unsigned char 'B'
ushort 兼容:C unsigned short 'H'
uintc compatible:C unsigned int 'I'
uint 兼容:Python int 'L'
ulonglong 兼容:C长 'Q'
uintp 大到足以适合指针 'P'
uint8 8位
uint16 16位
uint32 32位
uint64 64位

浮点数字(Floating-point numbers):

类型 备注 字符代码
half 'e'
single 兼容:C浮动 'f'
double 兼容:C双
float_ 兼容:Python float 'd'
longfloat 兼容:C长浮 'g'
float16 16位
float32 32位
float64 64位
float96 96位,平台?
float128 128位,平台?

复杂的浮点数(Complex floating-point numbers):

类型 备注 字符代码
csingle 'F'
complex_ 兼容:Python复杂 'D'
clongfloat 'G'
complex64 两个32位浮点数
complex128 两个64位浮点数
complex192 两个96位浮动平台?
complex256 两个128位浮点数,平台?

任何Python对象(Any Python object):

类型 备注 字符代码
object_ 任何Python对象 'O'

注意

实际存储在对象数组中的数据( 具有dtype的数组object_)是对Python对象的引用,而不是对象本身。因此,对象数组的行为更像普通的Python lists,因为它们的内容不必是相同的Python类型。

对象类型也是特殊的,因为包含object_项的数组 不会object_在项访问时返回对象,而是返回数组项引用的实际对象。

以下数据类型是灵活的:它们没有预定义的大小,并且它们描述的数据在不同的数组中可以具有不同的长度。(在字符代码中#是一个整数,表示数据类型包含多少个元素。)

类型 备注 字符代码
bytes_ 兼容:Python字节 'S#'
unicode_ 兼容:Python unicode / str 'U#'
void 'V#'

警告

请参阅字符串类型的注解

数字兼容性:如果您在数字代码中使用了旧的类型代码字符(从未推荐过), 则需要将其中一些更改为新字符。 特别是,所需的更改是 c -> S1, b -> B, 1 -> b, s -> h, w -> Hu -> I。 这些更改使类型字符约定与其他Python更加一致 诸如 struct 模块之类的模块。

属性

数组标量对象的 数组优先级NPY_SCALAR_PRIORITY (-1,000,000.0)。它们也(还)没有 ctypes 属性。否则,它们与数组共享相同的属性:

方法 描述
generic.flags 标志的整数值
generic.shape 数组维度的元组
generic.strides 每个维度中的字节元组步骤
generic.ndim 数组维数
generic.data 指向数据开始的指针
generic.size gentype中的元素数量
generic.itemsize 一个元素的长度,以字节为单位
generic.base 基础对象
generic.dtype 获取数组数据描述符
generic.real 标量的真实部分
generic.imag 标量的虚部
generic.flat 标量的一维视图
generic.T 颠倒
generic.array_interface 数组协议:Python端
generic.array_struct 数组协议:struct
generic.array_priority 数组优先级。
generic.array_wrap() sc .__ array_wrap __(obj)从数组返回标量

索引

数组标量可以像0维数组一样索引:如果 x 是数组标量,

  • x[()] 返回数组标量的副本
  • x[...] 返回0维 ndarray
  • x['field-name']返回字段 field-name中 的数组标量。(例如, x 可以包含字段,当它对应于结构化数据类型时。)

方法

数组标量具有与数组完全相同的方法。这些方法的默认行为是在内部将标量转换为等效的0维数组并调用相应的数组方法。 此外,数组标量的数学运算被定义,使得在相同的硬件标志被设置, 并用于解释结果作为通函数(ufunc), 使得用于ufuncs错误状态也延续到上数组标量的数学。

以上规则的例外情况如下:

方法 描述
generic numpy标量类型的基类。
generic.array() sc .__ array __(dtype)从带有指定dtype的标量返回0-dim数组
generic.array_wrap() sc .__ array_wrap __(obj)从数组返回标量
generic.squeeze() 未实现(虚拟属性)
generic.byteswap() 未实现(虚拟属性)
generic.reduce() 泡菜的助手
generic.setstate()
generic.setflags() 未实现(虚拟属性)

定义新类型

有两种方法可以有效地定义新的数组标量类型(除了从内置标量类型组合结构化类型dtypes):一种方法是简单地子类化 ndarray并覆盖感兴趣的方法。 这将在一定程度上起作用,但内部某些行为由数组的数据类型修复。要完全自定义数组的数据类型, 您需要定义新的数据类型,并使用NumPy进行注册。 这些新类型只能使用NumPy C-API在C中定义。