Python 创建NumPy dtype对象的规范方法

NumPy提供了许多不同的方法来创建数据类型对象：

导入numpy
#全名
打印（numpy.dtype（“uint16”））
#>>>数据类型（'uint16'）
#简称
打印（numpy.dtype（“u2”））
#>>>数据类型（'uint16'）
#标量类型
打印（numpy.dtype（numpy.uint16））
#>>>数据类型（'uint16'）
#格式化“struct”模块中的字符
打印（numpy.dtype（“H”））
#>>>数据类型（'uint16'）

---

规范的推荐方法是什么？

查看文档了解：

In [45]: np.uint16?
Init signature: np.uint16(self, /, *args, **kwargs)
Docstring:     
Unsigned integer type, compatible with C ``unsigned short``.
Character code: ``'H'``.
Canonical name: ``np.ushort``.
Alias *on this platform*: ``np.uint16``: 16-bit unsigned integer (0 to 65535).
File:           /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/__init__.py
Type:           type

np.uint16

实际上是一个可以创建numpy数组或标量的函数

In [50]: np.uint16([1,2,3])
Out[50]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)
In [51]: type(np.uint16(12))
Out[51]: numpy.uint16
In [52]: np.uint16(12)
Out[52]: 12

np.dtype

设置为解析/理解各种字符串。注意文档中的

字符代码

和

规范名称

np.ushort

也是一个函数

In [56]: np.ushort([1,2,3])
Out[56]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)

我不确定字符串备选方案中是否有“规范”或首选形式

Out[56]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)
In [57]: np.array([1,2,3], 'u2')
Out[57]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)
In [58]: np.array([1,2,3], 'H')
Out[58]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)
In [59]: np.array([1,2,3], 'ushort')
Out[59]: array([1, 2, 3], dtype=uint16)

---

请注意，多字节字符代码也可能具有字节顺序指示符，例如

H

。我们通常不使用这些，但有时在使用其他语言的二进制文件时，我们需要它们。

您的目的是什么？所有这些工作。我只使用

np.dtype

为结构化数组创建复合数据类型。顺便说一句，

np.int

，

np.float

以及其他我通常使用的

np.uint16

等等，因为这些名称对我来说是最自我记录的。

In [64]: np.typecodes
Out[64]: 
{'Character': 'c',
 'Integer': 'bhilqp',
 'UnsignedInteger': 'BHILQP',
 'Float': 'efdg',
 'Complex': 'FDG',
 'AllInteger': 'bBhHiIlLqQpP',
 'AllFloat': 'efdgFDG',
 'Datetime': 'Mm',
 'All': '?bhilqpBHILQPefdgFDGSUVOMm'}

In [65]: np.typeDict
Out[65]: 
{'?': numpy.bool_,
 0: numpy.bool_,
 'byte': numpy.int8,
 'b': numpy.int8,
 1: numpy.int8,
 'ubyte': numpy.uint8,
 'B': numpy.uint8,
  ...