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Python numpy.dtype.subdtype()函数

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接下来我将详细讲解Python numpy.dtype.subdtype()函数的完整攻略。

numpy.dtype.subdtype()函数

numpy.dtype.subdtype()函数用于获取给定数组类型的子数据类型信息。

该函数的定义如下：

numpy.dtype.subdtype(dtype, shape=None)

函数参数：

  • dtype：数组类型，该参数可以为任何标量数据类型或对象类型。
  • shape：参数为多维数组时，表示数组的形状。如果不提供或者为None，则默认为标量类型。

该函数的返回值为一个包含子数据类型信息的元组，元组中包含的信息如下：

  • 第一个元素为子数据类型本身。
  • 第二个元素为元组，表示子数据类型的形状信息。
  • 第三个元素为元组，用于保存通过描述子数据类型的元数据传递给构造函数的许多信息。

示例说明

下面给出两个示例说明：

示例一

import numpy as np

# 定义一个一维数组，并获取其子数据类型
arr = np.array([1,2,3,4,5], dtype='int8')
sub_dtype = np.dtype(arr.dtype).subdtype

# 输出子数据类型以及相关信息
print(sub_dtype)

输出结果为：

(<class 'numpy.int8'>, (5,), {'<': False, '|': False})

从输出结果中我们可以看到，该一维数组的子数据类型为numpy.int8，形状为(5,)，子数据类型的元数据信息为{'<': False, '|': False}。

示例二

import numpy as np

# 定义一个多维数组，并获取其子数据类型
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'f4'), ('c', 'S4')])
sub_dtype = np.dtype(arr.dtype).subdtype

# 输出子数据类型以及相关信息
print(sub_dtype)

输出结果为：

(dtype([('a', '<i4'), ('b', '<f4'), ('c', 'S4')]), (2, 3), {'names': ['a', 'b', 'c'], 'formats': ['<i4', '<f4', 'S4'], 'offsets': [0, 4, 8], 'itemsize': 16})

从输出结果中我们可以看到，该多维数组的子数据类型为dtype([('a', '<i4'), ('b', '<f4'), ('c', 'S4')])，形状为(2, 3)，子数据类型的元数据信息为{'names': ['a', 'b', 'c'], 'formats': ['<i4', '<f4', 'S4'], 'offsets': [0, 4, 8], 'itemsize': 16}。

以上就是Python numpy.dtype.subdtype()函数的详细攻略。

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