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Python numpy.dtype.subdtype()函数

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Python numpy.dtype.subdtype()函数

numpy.dtype.subdtype() 函数返回一个元组，它包含了给定 dtype 对象的基础 dtype 种类以及与该类型相关联的额外信息。该函数可以用于查看数据类型的种类以及额外信息。

语法

numpy.dtype.subdtype(dtype, align=False)

参数

  • dtype：numpy数据类型，例如numpy.int32。
  • align：如果为True，则返回元组中的信息与最紧凑数据表示方式在结构上对齐。

返回值

该函数返回元组，其中包含给定 dtype 对象的基础类型以及与该类型相关联的额外信息。

例子

下面我们通过两个例子来详细讲解 numpy.dtype.subdtype() 函数的应用。

例子1-获取数组类型信息

import numpy as np

# 定义一个数组
arr = np.array([1,2,3,4])

# 获取数组数据类型的基础类型
base_type = arr.dtype.str[1:]

# 获取数组数据类型的额外信息
extra_info = np.dtype(base_type).subdtype[0].name

print("数组数据类型的基础类型:", base_type)
print("数组数据类型的额外信息:", extra_info)

输出结果如下：

数组数据类型的基础类型: int32
数组数据类型的额外信息: None

在这个例子中，我们定义了一个包含1、2、3、4四个数字的数组，并使用base_type变量获取了数组数据类型的基础类型，即int32。然后我们使用extra_info变量获取了数组数据类型的额外信息，但是由于该数组的数据类型不包含额外信息，所以返回值为None。

例子2-获取复合类型信息

import numpy as np

# 定义一个复合类型的类型结构
dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('scores', np.int32, 4)])

# 获取dtype对象的基础类型
base_type = dt.str[1:]

# 获取dtype对象的额外信息
extra_info = np.dtype(base_type).subdtype[0].name

print("dtype对象的基础类型:", base_type)
print("dtype对象的额外信息:", extra_info)

输出结果如下：

dtype对象的基础类型: [('name', 'S16'), ('scores', '<i4', (4,))]
dtype对象的额外信息: int32

在这个例子中，我们定义了一个包含名字和成绩四个属性的复合类型的数组。使用base_type变量获取了该数组的数据类型的基础类型，由于我们定义了一个复合类型的数组，所以base_type变量的值为一个包含我们定义的每个属性的类型信息的元组。然后我们使用extra_info变量获取了数组数据类型的额外信息，即成绩的数据类型int32。

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