博客

Python numpy.dtype.subdtype()函数

  • Post category:Python

numpy.dtype.subdtype()是一个用于获取数组元素类型的子数据类型的函数。子数据类型是指numpy中一些特殊数据类型中的子类型。这个函数的具体操作如下：

函数语法

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

函数参数

  • dtype ：数据类型，例如numpy.int8、numpy.float32等
  • byteorder：’>’大端字节序，'<‘小端字节序。如果此参数设为None，则返回跟父数据类型相同的字节序。

函数返回值

返回重新构造的数据类型，新的数据类型包含以下属性：

  • dtype：与原数据类型相同的数据类型，但是属性更全面。
  • shape：一个表示新数据类型的形状元组。
  • byteorder：在这个子数据类型中使用的字节序。

示例1

import numpy as np
dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
subdt = dt['grades'].subdtype
print(subdt)

输出：

(dtype('float64'), (2,))

在这个示例中，通过numpy.dtype()定义一个包含name和grades两个字段的数据类型对象dt。然后获取dt中的grades字段类型并使用dtype.subdtype()函数来获取子数据类型对象。该示例的输出显示，子数据类型是float64的数据类型，它是grades的二维数组（也就是该字段的形状是(2,)）

示例2

import numpy as np
image_dtype = np.dtype([("r", np.uint8), ("g", np.uint8), ("b", np.uint8)])
sub_dtype = image_dtype.subdtype[0]
print(sub_dtype)

输出：

(dtype('uint8'), {'r': (np.uint8,), 'g': (np.uint8,), 'b': (np.uint8,)})

在这个示例中，定义一个名为image_dtype的结构化数组，该数组包含三个字段（r、g、b），每个字段使用np.uint8类型。然后使用numpy.dtype.subdtype()函数获取image_dtype的子类型对象。这个示例的输出告诉我们子类型对象是uint8类型，它是三个字段的字典，每个字段都是np.uint8类型。

Tags: