import numpy as np
print(d) 但我得到的输出是： [(b'Ganesh', 100.2, 75)] 所需的输出为： [('Ganesh', 100.2, 75)]
浏览 27提问于2020-03-15得票数 0
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与numpy一样，对dtype='bool‘的矩阵求和会产生元素级的OR，但这有一个令人讨厌的副作用：>>> [a,b] = [sparse.randfor x in range(2)]<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.bool_'>'
with 2 stored elementsin LInked List
浏览 1提问于2013-01-25得票数 11
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在python中，是否有一种与numpy数据类型相对应的ctypes.c_*数据类型的方便方法？numpy.float64 -> ctypes.c_double等。
浏览 4提问于2015-10-29得票数 2
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NumPY有对应于两个浮点32的complex64。 但它也有Float16，但没有complex32。 怎么会这样?特别是，我希望在使用cupy的NVidia图形处理器上加速。 然而，似乎float16在图形处理器上是slower而不是更快。 为什么半精度不受支持和/或被忽略？
浏览 88提问于2019-06-27得票数 4
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在Python方面，我有一个信号列表，每个信号都是一个numpy.ndarray。在这些信号中，dtype不同--包括numpy.uint8、numpy.uint16、numpy.uint32、numpy.float64和numpy.bytes_。最后，我想将信号传递给PostgreSQL中的一个表，每个信号都是一个列。由于需要为PostgreSQL中的每一列指定数据类型，我现在不得不执行ADD列步
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
许多numpy函数将dtype参数作为字符串(如"float64")或numpy数据类型(如numpy.float64)，甚至是python数据类型(如float)。我需要比较两种数据类型，并希望支持这种灵活的接口。是否存在一个函数，在该函数下，所有这些形式都是等价的？也就是说，我想要最小函数f，这样<e
浏览 1提问于2012-06-05得票数 6
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在使用OpenCV 2 Python时，我遇到了一个大问题。不再有单独的OpenCV矩阵类型。每一个矩阵实际上都是一个数字矩阵。到目前一切尚好。在这些需要特定数据类型的矩阵上调用OpenCV函数时，会出现问题。OpenCV似乎在协调numpy数据类型和OpenCV数据类型方面存在问题。例如，带有np.uint8的numpy矩阵似乎不被识别为cv_8uc1。OpenCV 2不是从numpy数据类型映射到相应的OpenC
浏览 6提问于2014-01-03得票数 8
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Numpy的类型字符串(如果适用的话指定endianness、数据的种类和每个项的数量)包括一个"String“选项'S'，例如，'|S20'或'S20'表示一个固定长度的20字符(在C意义上，即20个字节在python 2中，对固定长度的python字符串数组使用这种数据类型是有意义的。在python 3中，这种numpy类型现在对应于python字节对象，需要显式编码才能将其转换
浏览 0提问于2019-06-12得票数 1
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我更新了我们的PDO连接字符串，它连续几周没有出现问题，但是在使用DB浏览器浏览SQLite数据库时，我遇到了一些奇怪的事情；脚本似乎没有更新数据类型以使其与SQLite兼容，但它继续工作。NULL, `Created` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP在使用MySQL数据类型时，它如何继续工作而不出现问题？根据SQLite文档，大多数这些数据
浏览 11提问于2014-12-18得票数 2
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我想知道是否可以在结构化数组中使用numpy.array作为数据类型。这就是我们的想法： (2, numpy.array([4,5,6])),
data = numpy.array(raw_data, dtype=[(&#x
浏览 4提问于2016-09-22得票数 2
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将双数据类型转换为十进制
、、、
我有一个目前使用double数据类型的数据库，我想将其更改为使用deciaml数据类型，因为我听说double数据类型在存储货币数据时是不可信的，因为它是近似的。所以，我只是想知道，如果我只是改变数据类型，是否会出现问题呢？一切都应该在没有数据丢失的情况下改变吗？
浏览 0提问于2014-06-10得票数 1
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我有一个python脚本，我几乎完全用NumPy编写了一个用于数值模拟的脚本，并且在运行我的脚本之前，我没有为任何变量指定数据类型。我试图找出一种方法来加速我的代码，最终偶然发现了Numba，在那里数据类型的重要性变得更加透明。作为编程和科学计算的新手，在计算之前指定数据类型的想法并不是我真正考虑过的事情，因为即使我没有指定类型，NumPy也能够很好地执行。所以我想知道的是，在我的NumPy数组的初始构造中显式指定数据类型</
浏览 15提问于2020-06-26得票数 0
如果我有一个numpy dtype，我如何自动将它转换为最接近的python数据类型？例如,numpy.float64 -> "python float"numpy.int16-> "python int"
我可以尝试提出所有这些情况的映射，但是num
浏览 589提问于2012-02-26得票数 310
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背景：
在windows机器上，numpy.int64似乎没有链接到本地int数据类型</em
浏览 0提问于2019-09-05得票数 0
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我读到了Numpy中的数据类型，然后被以下两条语句弄糊涂了：“标量类型”和"Numpy数值类型“有什么区别？如果它们是相同的，那么标量类型是数据类型的对象还是不？
浏览 1提问于2022-08-04得票数 0
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我有一个包含多个列的源表，如下所示：Name varchar(36) NOT NULL,当我把它拉到一个数据帧中并运行以下命令时这是从Teradata表中读取数据，如果有区别的话
谢谢
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
我是否错过了不使用新的DateTime2数据类型的原因？
例如，在迁移到另一个数据库系统或将其与另一种技术集成时，是否会出现问题？
浏览 2提问于2011-10-12得票数 4
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我需要数据类型保持原样。但是，当我使用dataframe.values将它们转换为Numpy array时，dataset数据类型更改为float64。如何才能保持数据类型的原样？
浏览 1提问于2018-06-21得票数 1
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我经常需要输入大整数来索引和创建numpy数组，例如3500000或250000。通常，我会使用科学符号3.5e6或.25e6之类的方式输入这些内容。这样做更快，也更不可能出现错误。不幸的是，python需要整数数据类型来进行索引。显而易见的解决方案是转换数据类型。因此，[5e5:1e6]变成了[int(5e5):int(1e6)]，但是这降低了可读性，并且要输入的时间要长一些。更不用说，在索引操作在list或numpy.ndarray上失败之前，很容易忘记索引的数据类型</em
浏览 1提问于2017-10-31得票数 1
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我正在创建一个随机值的numpy数组，并将它们添加到包含32位浮点数的现有数组中。我希望使用与目标数组相同的数据类型生成随机值，这样就不必手动转换数据类型。目前我这样做：x += np.random.randn(*x.shape).astype('f')x += np.random.randn(*x.shape, dt
浏览 4提问于2014-04-29得票数 38
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