Question

我在我的项目中使用numpy.asarray来处理数组，因为它与默认的Python列表相比具有极高的效率。我也应该在分配数组时处理内存利用，因为我的程序可以接收千兆字节的大数据。在检查numpy.asarray时，我发现除非声明，否则数据类型是从数组本身推断出来的。因此，我有以下数组：

np.asarray([list(map(int, list(x))) for x in X])

当我打印print X.dtype时，我得到int64。由于此处的数组X始终包含二进制值0或1，因此我想使用dtype=np.int8来减少分配空间时所需的内存。但我不确定这是不是一个好主意！我应该坚持使用默认的int64吗？ int8可能会丢失我无法想到的任何数据精确度吗？

谢谢。

Answer 1

来自NumPy Manual：

类型之间的数组类型和转换
Data type    Description

...
int8         Byte (-128 to 127)
...

如果您只想在数组中放入二进制值，那么就可以了。您不会丢失任何数据精度。

您甚至可以考虑将数据类型设置为bool_，它以字节形式存储，绝对是您内存的最佳解决方案，也可以作为int使用。

>>> import numpy as np
>>> x = np.asarray([1,0,1,0], dtype=np.bool_)
>>> x
array([ True, False,  True, False], dtype=bool)
>>> x + 2
array([3, 2, 3, 2])

更改numpy.asarray中的默认数据类型

1 个答案:

类型之间的数组类型和转换