带下划线的 NumPy 类型：`int_`、`float_` 等答案

【问题标题】：NumPy types with underscore: `int_`, `float_`, etc带下划线的 NumPy 类型：`int_`、`float_` 等
【发布时间】：2011-09-06 11:53:30
【问题描述】：

int_、float_等中的下划线后缀有什么意义？

【问题讨论】：

我想是这样他们就不会与内置函数发生冲突。这与您不会创建自己的名为 list 的类的原因相同。

标签： python numpy naming-conventions

【解决方案1】：

来自Guide to Numpy 的第 21 页，作者：TE Oliphant：

数据类型的名称与标准 Python 对象冲突名称后跟一个尾随下划线，''。这些数据类型是如此命名是因为它们使用相同的基础精度作为对应的 Python 数据类型。

。 . .

数组类型bool_、int_、complex_、 float_、object_、unicode_ 和 str_ 是增强标量。他们很类似于标准的 Python 类型（没有尾随下划线）和从他们那里继承（bool_ 和 object_)。它们可以用来代替标准的 Python 类型想要的。每当数据类型是需要，作为参数，标准 Python 类型也被识别。

【讨论】：

Oliphant 的书看起来很棒。感谢您发布它。

【解决方案2】：

如果您不确定您的变量是标量、列表还是数组，使用带有“_”的变量将确保您的代码无论如何都可以正常工作（如果这是您想要的行为）。请参阅下面的示例代码。

import numpy as np
scalar = 3
L1 = [3]
L2 = [1, 2, 3]

np.float(scalar)  # okay
np.float(L1)  # breaks (TypeError)
np.float(L2)  # breaks (TypeError)

np.float_(scalar)  # okay
np.float_(L1)  # okay
np.float_(L2)  # okay

【讨论】：