Python “理解NumPy数据类型”；"；用绳子

目标：将

str

转换为

np.ndarray

大小为1的

字节数：

import numpy as np
np.array("abc", dtype=[whatever])

没有数据类型的实际结果：
array（'abc'，dtype='对我来说似乎是个bug。请注意，如果不指定字符代码“c”后的字节数，那么数据类型实际上是“S1”，而不是复杂的浮点。请查看数据类型的这些属性：

>>> dt_S1 = np.dtype('S1')
>>> dt_S1, dt_S1.kind, dt_S1.name, dt_S1.char
(dtype('S1'), 'S', 'bytes8', 'S')

>>> dt_c = np.dtype('c')
>>> dt_c, dt_c.kind, dt_c.name, dt_c.char))
(dtype('S1'), 'S', 'bytes8', 'c')

>>> dt_c8 = np.dtype('c8')
>>> dt_c8, dt_c8.kind, dt_c8.name, dt_c8.char
(dtype('complex64'), 'c', 'complex64', 'F')

因此，人们期望
np.array（'abc'，dtype='c'）
和
np.array（'abc'，dtype='S1'）
返回相同的结果
array（b'a'，dtype='S1'）
，或者前者给出一个与
np.array（'abc'，dtype='c8'）
相同的错误

Imho，完成任务的正确方法是：

np.array(list('abc'), dtype='S1')

“c”列在
'Array-protocol type strings（参见数组接口）
部分下，字母后面必须跟一个大小数字，如
np.dtype（'c16'）
中所示。它不适用于Python代码中的独立“c”字符串。
np.typecodes['Character']
返回“c”。还要比较
np.dtype（'c'）
，
np.dtype（'c8'），
npdtype（'c4'），
np.dtype（'S3'），
np.dtype（'S3'），
@hpaulj我知道我使用
'c'
的结果不是复数，而是字节字符。但即使
np.typecode['Character']
返回
'c'
，
np.array（“abc”，dtype=np.Character）
不返回与
np.array（“abc”，dtype='c'）相同的值。
。
>>> dt_S1 = np.dtype('S1')
>>> dt_S1, dt_S1.kind, dt_S1.name, dt_S1.char
(dtype('S1'), 'S', 'bytes8', 'S')

>>> dt_c = np.dtype('c')
>>> dt_c, dt_c.kind, dt_c.name, dt_c.char))
(dtype('S1'), 'S', 'bytes8', 'c')

>>> dt_c8 = np.dtype('c8')
>>> dt_c8, dt_c8.kind, dt_c8.name, dt_c8.char
(dtype('complex64'), 'c', 'complex64', 'F')

np.array(list('abc'), dtype='S1')