Question

如果我有一个自定义的python类，并在numpy.ndarray中使用它，则我的数组以dtype'O'（对象）结尾，这很好：

import numpy

class Test(object):
    """Dummy class
    """
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __float__(self):
        return float(self.value)


arr = numpy.array([], dtype=Test)

这给了我array([], dtype=object)，但是如何解开dtype以检查基础类型是否为Test？

当数组中有元素时，这很容易，因为我可以在任何成员上使用isinstance，但是当数组为空时，我很困惑。我希望基础类型存储在dtype中的某个位置...

Answer 1

不能。数组不是要（有效地）与非原始类型一起使用，实际上与（非常慢）列表没有区别。实际上，一旦您成为对象，就可以将所需的任何内容放入数组中：

array((Test(),[])) #works fine, dtype object. Even explicitly setting dtype will not fail, and be ignored.

如您所见-如果您不将原始的numpy转换为，则不会执行任何类型强制。

尽管我完全不建议使用数组，但是如果可以保证数组包含单个类型，那么

type(arr[0])

实际上是您唯一的选择（当然，这取决于形状）。

如何确定numpy对象dtype中的基础类型？

1 个答案: