如果我有一个numpy dtype，我如何自动将其转换为最接近的python数据类型?例如,
numpy.float32 -> "python float"
numpy.float64 -> "python float"
numpy.uint32 -> "python int"
numpy.int16 -> "python int"
我可以尝试提出所有这些情况的映射，但是numpy是否提供了一些自动的方法来将其dtypes转换为尽可能接近的本机python类型?这种映射不需要是详尽的，但它应该转换具有类似python的常见dtype。我想这已经在numpy的某个地方发生了。
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我发现自己混合使用了numpy类型和标准python。因为所有numpy类型都派生自numpy。泛型，下面是如何将所有内容转换为python标准类型:
if isinstance(obj, numpy.generic):
return numpy.asscalar(obj)
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我发现自己混合使用了numpy类型和标准python。因为所有numpy类型都派生自numpy。泛型，下面是如何将所有内容转换为python标准类型:
if isinstance(obj, numpy.generic):
return numpy.asscalar(obj)
对不起，这部分来晚了，但我正在寻找一个转换numpy的问题。float64只适用于常规Python浮点数。我看到了3种方法:
npValue.item () npValue.astype(浮动) 浮动(npValue)
以下是IPython的相关计时:
In [1]: import numpy as np
In [2]: aa = np.random.uniform(0, 1, 1000000)
In [3]: %timeit map(float, aa)
10 loops, best of 3: 117 ms per loop
In [4]: %timeit map(lambda x: x.astype(float), aa)
1 loop, best of 3: 780 ms per loop
In [5]: %timeit map(lambda x: x.item(), aa)
1 loop, best of 3: 475 ms per loop
听起来float(npValue)似乎更快。
如何:
In [51]: dict([(d, type(np.zeros(1,d).tolist()[0])) for d in (np.float32,np.float64,np.uint32, np.int16)])
Out[51]:
{<type 'numpy.int16'>: <type 'int'>,
<type 'numpy.uint32'>: <type 'long'>,
<type 'numpy.float32'>: <type 'float'>,
<type 'numpy.float64'>: <type 'float'>}
你也可以调用你想转换的对象的item()方法:
>>> from numpy import float32, uint32
>>> type(float32(0).item())
<type 'float'>
>>> type(uint32(0).item())
<type 'long'>
numpy将该信息保存在一个暴露为typeDict的映射中，因此您可以执行如下操作:
>>> import __builtin__ as builtins # if python2
>>> import builtins # if python3
然后::
>>> import numpy as np
>>> {v: k for k, v in np.typeDict.items() if k in dir(builtins)}
{numpy.object_: 'object',
numpy.bool_: 'bool',
numpy.string_: 'str',
numpy.unicode_: 'unicode',
numpy.int64: 'int',
numpy.float64: 'float',
numpy.complex128: 'complex'}
如果你想要实际的python类型，而不是它们的名称，你可以执行::
>>> {v: getattr(builtins, k) for k, v in np.typeDict.items() if k in vars(builtins)}
{numpy.object_: object,
numpy.bool_: bool,
numpy.string_: str,
numpy.unicode_: unicode,
numpy.int64: int,
numpy.float64: float,
numpy.complex128: complex}
