Question

我想为数组操作的输出预分配内存，我需要知道是什么dtype来实现它。下面我有一个功能可以完成我想要它做的事情，但非常难看。

import numpy as np

def array_operation(arr1, arr2):
    out_shape = arr1.shape
    # Get the dtype of the output, these lines are the ones I want to replace.
    index1 = ([0],) * arr1.ndim
    index2 = ([0],) * arr2.ndim
    tmp_arr = arr1[index1] * arr2[index2]
    out_dtype = tmp_arr.dtype
    # All so I can do the following.
    out_arr = np.empty(out_shape, out_dtype)

上面的内容非常难看。 numpy有没有这样做的功能？

Answer 1

您正在寻找numpy.result_type。

（顺便说一句，您是否意识到您可以将所有多维数组作为1d数组访问？您无需访问x[0, 0, 0, 0, 0] - 您可以访问x.flat[0]。）

Answer 2

对于那些使用numpy版本＆lt; 1.6，你可以使用：

def result_type(arr1, arr2):
    x1 = arr1.flat[0]
    x2 = arr2.flat[0]
    return (x1 * x2).dtype

def array_operation(arr1, arr2):
    return np.empty(arr1.shape, result_type(arr1, arr2))

这与您发布的代码没有太大差别，但我认为arr1.flat[0]比index1 = ([0],) * arr1.ndim; arr1[index1]略有改进。

对于numpy版本＆gt; = 1.6，请使用Mike Graham的回答np.result_type

在numpy中获取结果数组的dtype

2 个答案: