如何在 Python 中获取多维 Numpy 数组元素的类型答案

【问题标题】：How to get type of multidimensional Numpy array elements in Python如何在 Python 中获取多维 Numpy 数组元素的类型
【发布时间】：2014-04-18 08:28:06
【问题描述】：

如何获取多维数组的类型？

我处理数组，但考虑到数据类型：string、float、Boolean，我必须调整代码，因此无论维度可以是一维或更多维，我都必须获取类型。

数据可以是实数的 1d，字符串的 3D ...

我想恢复数组的类型，它是一个真实的，它是一个字符串，它是一个布尔... 不做 Array[0] 或 Array [0][0][0][0] 因为维度可以是不同的。或者一种获取数组第一个元素的方法，无论尺寸如何。

它适用于 np.isreal 有点修改，但我没有找到类似 isastring 或 isabolean ...

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy types

【解决方案1】：

使用dtype 属性：

>>> import numpy
>>> ar = numpy.array(range(10))
>>> ar.dtype
dtype('int32')

说明

Python 列表就像数组：

>>> [[1, 2], [3, 4]]
[[1, 2], [3, 4]]

但对于分析和科学计算，我们通常使用 numpy 包的数组进行高性能计算：

>>> import numpy as np
>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])

如果您要检查数组中数据的类型，我们可以通过使用数组中感兴趣的项目的索引来做到这一点（这里我依次深入，直到到达最深的元素）：

>>> ar = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> type(ar)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(ar[0])
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(ar[0][0])
<type 'numpy.int32'>

我们也可以通过访问dtype属性直接检查数据类型

>>> ar.dtype
dtype('int32')

如果数组是一个字符串，例如，我们学习最长的字符串有多长：

>>> ar = numpy.array([['apple', 'b'],['c', 'd']])
>>> ar
array([['apple', 'b'],
       ['c', 'd']], 
      dtype='|S5')
>>> ar = numpy.array([['apple', 'banana'],['c', 'd']])
>>> ar
array([['apple', 'banana'],
       ['c', 'd']], 
      dtype='|S6')
>>> ar.dtype
dtype('S6')

我倾向于不对我的导入使用别名，因此我具有此处所见的一致性，（我通常使用import numpy）。

>>> ar.dtype.type
<type 'numpy.string_'>
>>> ar.dtype.type == numpy.string_
True

但是import numpy as np是通用的（也就是给它起别名）：

>>> import numpy as np
>>> ar.dtype.type == np.string_
True

【讨论】：

【解决方案2】：

fruits = [['banana'], [1],  [11.12]]

for first_array in range(len(fruits)):
    for second_array in range(len(fruits[first_array])):
        print('Type :', type(fruits[first_array][second_array]), 'data:', fruits[first_array][second_array])

表示每个值的数据类型。

【讨论】：