ntype十进制的numpy数组？

Question

Numpy中是否有十进制dtypes？

>>> import decimal, numpy
>>> d = decimal.Decimal('1.1') 
>>> s = [['123.123','23'],['2323.212','123123.21312']]
>>> ss = numpy.array(s, dtype=numpy.dtype(decimal.Decimal))
>>> a = numpy.array(s, dtype=float)
>>> type(d)
<class 'decimal.Decimal'>
>>> type(ss[1,1])
<class 'str'>
>>> type(a[1,1])
<class 'numpy.float64'>

我认为numpy.array并不支持每个dtype，但我认为只要正确的操作被定义，它至少会让dtype尽可能地传播。我错过了什么吗？有没有办法让这个工作？

Answer 1

Numpy不会将decimal.Decimal识别为特定类型。它最接近的是最常见的dtype，object。因此，在将元素转换为所需的dtype时，转换是无操作。

>>> ss.dtype
dtype('object')

请记住，因为数组的元素是Python对象，所以使用它们的速度不会太快。例如，如果您尝试将其添加到任何其他数组，则必须将其他元素装箱回到python对象中，并通过普通的Python添加代码添加。你可能会获得一些速度，因为迭代将在C中，但不是那么多。

Answer 2

不幸的是，在创建numpy.array时，必须将每个项目转换为Decimal。像

这样的东西

s = [['123.123','23'],['2323.212','123123.21312']]
decimal_s = [[decimal.Decimal(x) for x in y] for y in s]
ss = numpy.array(decimal_s)

Answer 3

重要CAVEAT：这是一个不好的答案

所以在我真正明白这一点之前，我回答了这个问题。答案被接受，并有一些赞成，但你可能最好跳到下一个。

原始回答：

似乎Decimal可用：

>>> import decimal, numpy
>>> d = decimal.Decimal('1.1')
>>> a = numpy.array([d,d,d],dtype=numpy.dtype(decimal.Decimal))
>>> type(a[1])
<class 'decimal.Decimal'>

我不确定你要完成什么，你的例子比简单地创建一个十进制numpy数组更复杂。