Question

我知道有一个简单的解决方案，但目前似乎无法找到它。

给定一个numpy数组，我需要知道数组是否包含整数。

检查dtype本身是不够的，因为有多个int dtypes（int8，int16，int32，int64 ...）。

Answer 1

在numpy book中找到它！第23页：

层次结构中的其他类型定义了特定的类型类别。这些类别可用于测试对象是否有用 self.dtype.type返回的是一个特定的类（使用issubclass）。

issubclass(n.dtype('int8').type, n.integer)
>>> True
issubclass(n.dtype('int16').type, n.integer)
>>> True

Answer 2

检查整数类型不适用于整数浮点数，例如4.更好的解决方案是np.equal(np.mod(x, 1), 0)，如：

>>> import numpy as np
>>> def isinteger(x):
...     return np.equal(np.mod(x, 1), 0)
... 
>>> foo = np.array([0., 1.5, 1.])
>>> bar = np.array([-5,  1,  2,  3, -4, -2,  0,  1,  0,  0, -1,  1])
>>> isinteger(foo)
array([ True, False,  True], dtype=bool)
>>> isinteger(bar)
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
    True,  True,  True], dtype=bool)
>>> isinteger(1.5)
False
>>> isinteger(1.)
True
>>> isinteger(1)
True

Answer 3

这也有效：

  n.dtype('int8').kind == 'i'

Answer 4

Numpy的issubdtype（）函数可以按如下方式使用：

import numpy as np

size=(3,3)
A = np.random.randint(0, 255, size)
B = np.random.random(size)

print 'Array A:\n',  A
print 'Integers:', np.issubdtype(A[0,0], int)
print 'Floats:', np.issubdtype(A[0,0], float)

print '\nArray B:\n',  B
print 'Integers:', np.issubdtype(B[0,0], int)
print 'Floats:', np.issubdtype(B[0,0], float)

<强>结果：

Array A:
[[  9 224  33]
 [210 117  83]
 [206 139  60]]
Integers: True
Floats: False

Array B:
[[ 0.54221849  0.96021118  0.72322367]
 [ 0.02207826  0.55162813  0.52167972]
 [ 0.74106348  0.72457807  0.9705301 ]]
Integers: False
Floats: True

PS。请记住，数组的元素始终具有相同的数据类型。

Answer 5

虽然the accepted answer from 2009仍有效，但截至2014年9月发布的Numpy v0.19版本中有a new and enhanced solution：

现在，所有数字numpy类型都已在类型层次结构中注册在python数字模块中。

这允许针对Python Numeric abstract base classes检查dtype。

isinstance(np.dtype('int8'), numbers.Integral)
issubclass(np.dtype('int32').type, numbers.Integral)

您可以针对numbers.Complex，numbers.Real和numbers.Integral进行测试。

P.S。由于您不再需要访问.type，您现在可以将您的行缩短几个字符。 ;）

如何确定numpy数组是否包含整数？

5 个答案: