Python 带有dtype float的Numpy n元组数组

我需要一个表达式，它将给我一个8元组

float

数组。目前，我通过以下途径获得了8元组数组：

E = np.zeros((n,m), dtype='8i') #8-tuple

但是，当我通过以下方式附加索引时：

E[i,j][0] = 1000.2 #etc.

我得到了一个dtype

int

的元组数组：

[1000   0   0   0   0   0   0   0]

似乎我需要在

zeros

命令中使用

dtype

来设置n元组和

float

值。有人知道这是怎么做到的吗

E=np.zero（（n，m），dtype='8f）

试试：

---

E=np.zero（（n，m），dtype='8f'）#8元组

如果数组是整数

dtype

，则分配的值将被截断：

In [169]: x=np.array([0,1,2])
In [170]: x
Out[170]: array([0, 1, 2])
In [173]: x[0] = 1.234
In [174]: x
Out[174]: array([1, 1, 2])

数组必须具有浮点数据类型才能保存浮点值

只需将

i

（整数）更改为

f

（浮点）即可生成浮点数组：

In [166]: E = np.zeros((2,3), dtype='8f')
In [167]: E.shape
Out[167]: (2, 3, 8)
In [168]: E.dtype
Out[168]: dtype('float32')

此“8f”数据类型不常见。字符串实际上转换为：

In [175]: np.dtype('8f')
Out[175]: dtype(('<f4', (8,)))

---

您对“n-tuple”的用法不清楚。虽然

shape

是一个元组，但数字数组不使用元组表示法。这是为结构化阵列保留的

In [180]: np.zeros((3,), dtype='f,f,f,f')
Out[180]: 
array([(0., 0., 0., 0.), (0., 0., 0., 0.), (0., 0., 0., 0.)],
      dtype=[('f0', '<f4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4'), ('f3', '<f4')])
In [181]: _.shape
Out[181]: (3,)

也可以在字段中放置“数组”：

In [183]: np.zeros((3,), dtype=[('f0','f',(4,))])
Out[183]: 
array([([0., 0., 0., 0.],), ([0., 0., 0., 0.],), ([0., 0., 0., 0.],)],
      dtype=[('f0', '<f4', (4,))])
In [184]: _['f0']
Out[184]: 
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

dtype

符号可能会令人困惑

---

除非您有意创建结构化数组，否则最好不要使用“8f”符号

In [189]: np.array([0,1,2,3],dtype='4i')
TypeError: object of type 'int' has no len()

In [190]: np.array([[0,1,2,3]],dtype='4i')
TypeError: object of type 'int' has no len()

In [191]: np.array([(0,1,2,3)],dtype='4i')     # requires [(...)]
Out[191]: array([[0, 1, 2, 3]], dtype=int32)

如果没有4，我可以简单地写：

In [193]: np.array([[0,1,2,3]], dtype='i')
Out[193]: array([[0, 1, 2, 3]], dtype=int32)
In [194]: np.array([0,1,2,3], dtype='i')
Out[194]: array([0, 1, 2, 3], dtype=int32)
In [195]: np.array([[0,1,2,3]])
Out[195]: array([[0, 1, 2, 3]])

---

我错过什么了吗？为什么不直接做

E=np.zeros（（n，m，8），dtype=float）

？@FHTMitchell，它实际上在我的窗口中产生了更干净的输出！数据似乎相同；有什么区别吗？我不这么认为，但我从来没有像你那样使用过它。您在哪里找到

dtype='8i'

语法？我在

numpy

文档中找不到它，我怀疑这是一个遗留问题。

E.shape

和

E.dtype

是什么？它是3d数组还是带有复合数据类型的2d？在Python中，元组标记为

（）

，而不是

[]

numpy

使用类似列表的表示法，除非显示

结构化数组的元素。你想要一个3D数组还是一个2D结构数组？考虑向你的代码添加一个解释，为什么它比OPS的代码更好/不同？如果可能的话也显示输出。哇，这里的描述太棒了。非常感谢@hpaulj
In [185]: np.zeros((3,), dtype='4f,i')
Out[185]: 
array([([0., 0., 0., 0.], 0), ([0., 0., 0., 0.], 0),
       ([0., 0., 0., 0.], 0)], dtype=[('f0', '<f4', (4,)), ('f1', '<i4')])

In [189]: np.array([0,1,2,3],dtype='4i')
TypeError: object of type 'int' has no len()

In [190]: np.array([[0,1,2,3]],dtype='4i')
TypeError: object of type 'int' has no len()

In [191]: np.array([(0,1,2,3)],dtype='4i')     # requires [(...)]
Out[191]: array([[0, 1, 2, 3]], dtype=int32)

In [193]: np.array([[0,1,2,3]], dtype='i')
Out[193]: array([[0, 1, 2, 3]], dtype=int32)
In [194]: np.array([0,1,2,3], dtype='i')
Out[194]: array([0, 1, 2, 3], dtype=int32)
In [195]: np.array([[0,1,2,3]])
Out[195]: array([[0, 1, 2, 3]])