Python：numpy 数据类型转换答案

【问题标题】：Python: numpy data type castingPython：numpy 数据类型转换
【发布时间】：2016-05-09 23:25:05
【问题描述】：

我对看到的一些输出感到困惑。

如果 p 是一个浮点数的列表，有什么区别：

input = np.array([p]).astype('f')

和

input = np.array([p],float)

如果我使用第二个选项然后执行打印（输入），我总是会得到类似的结果：

[数组([-0.662, 0.246, 1.029])]

但如果我使用第一个选项，有时我会很简单： [[ 0.61900002 1.71300006 2.16899991]]

但其他时候我会得到 [array([])] 表单。

【问题讨论】：

标签： python arrays python-3.x numpy

【解决方案1】：

解释如下：

In [217]: np.array([1.1,1.2,1.3]).astype('f')
Out[217]: array([ 1.10000002,  1.20000005,  1.29999995], dtype=float32)

In [218]: np.array([1.1,1.2,1.3]).astype('float')
Out[218]: array([ 1.1,  1.2,  1.3])

In [219]: np.array([1.1,1.2,1.3]).astype(float)
Out[219]: array([ 1.1,  1.2,  1.3])

类型：

In [220]: np.array([1.1,1.2,1.3]).astype(float).dtype
Out[220]: dtype('float64')

In [221]: np.array([1.1,1.2,1.3]).astype('f').dtype
Out[221]: dtype('float32')

所以使用np.array([p], 'f') 会得到相同的结果：

In [224]: np.array([1.1,1.2,1.3],'f')
Out[224]: array([ 1.10000002,  1.20000005,  1.29999995], dtype=float32)

【讨论】：

谢谢，MaxU，我发现部分差异与 float32 和 float64 有关，但你能解释为什么有时我会得到：[[ 0.61900002 1.71300006 2.16899991]]，没有“数组”出现当我执行 print() 命令时？