带有NumPy的loadtxt（）和genfromtxt的'dtype'可用的数据类型是什么？
用于导入具有不同数据类型的表数据的可用numpy.loadtxt或numpy.genfromtxt是什么？使用的可用缩写是什么（例如，
i32 为整数）？
问题答案：
除了np.sctypeDict，还有以下变量：
In [141]: np.typecodes
Out[141]:
{'All': '?bhilqpBHILQPefdgFDGSUVOMm',
'AllFloat': 'efdgFDG',
'AllInteger': 'bBhHiIlLqQpP',
'Character': 'c',
'Complex': 'FDG',
'Datetime': 'Mm',
'Float': 'efdg',
'Integer': 'bhilqp',
'UnsignedInteger': 'BHILQP'}
In [143]: np.sctypes
Out[143]:
{'complex': [numpy.complex64, numpy.complex128, numpy.complex192],
'float': [numpy.float16, numpy.float32, numpy.float64, numpy.float96],
'int': [numpy.int8, numpy.int16, numpy.int32, numpy.int32, numpy.int64],
'others': [bool, object, str, unicode, numpy.void],
'uint': [numpy.uint8, numpy.uint16, numpy.uint32, numpy.uint32, numpy.uint64]}
-
问题内容： 小数dtype是否在numpy中可用？ 我想numpy.array并不支持每个dtype，但是我认为只要定义正确的操作，它至少可以让dtype传播到尽可能远的距离。我想念什么吗？有什么办法可以工作吗？ 问题答案： 重要提示：这是一个糟糕的答案 所以我在真正理解问题之前回答了这个问题。答案已被接受，并且有一些支持，但您最好跳至下一个。 原始答案： 似乎可用： 我不确定您要完成的工作，您的
-
问题内容： 我有一个csv文件，看起来像这样（实际文件有更多的列和行）： 说文件的名称是 info.csv 如果我尝试使用导入 然后我得到以下错误： 如果我用 都与数据线和与数据被跳过。我不明白为什么要跳过该行。如果能适当地使用来导入上述文件中的前三行，我将不胜感激。 谢谢 问题答案： 如果您可以忽略文件末尾的16，请尝试使用 （ bool，optional ）参数，如果设置为False，它将忽略
-
问题内容： 在NumPy中，我可以通过以下方式获取特定数据类型的大小（以字节为单位）： 要么： 例如： 我有两个问题。首先，有没有一种方法可以在 不创建 数据类型 实例的情况 下获取此信息？其次，和之间有什么区别？ 问题答案： 您需要一个的实例来获取itemsize，但不需要一个的实例。（很快就会知道，它是数组的属性，而不是dtype。） 例如 至于之间的区别和，只是。 例如
-
主要内容：数据类型对象,数据类型标识码,定义结构化数据NumPy 作为 Python 的扩展包，它提供了比 Python 更加丰富的数据类型，如表 1 所示： 表1：NumPy数据类型 序号 数据类型 语言描述 1 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） 2 int_ 默认整数类型，类似于 C 语言中的 long，取值为 int32 或 int64 3 intc 和 C 语言的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
-
本小节将详述 Numpy 内置的数据类型，以及如何在创建数组对象时进行灵活指定、如何查看创建好的数组类型、以及如何更改数据类型。 1. 常见数据类型 Numpy 支持的数据类型比 Python 内置的要多很多，而这也是 Numpy 如此灵活和强大的原因之一。 例如对于整数，在 Numpy 中，根据整数的位数不同所需要占据的空间大小不同，又对整数类型进行类细分，常见地可以分为 int8、int16、
-
POST请求中的内容类型和数据类型是什么？假设我有这个： 是我们发送的吗？那么我们在上面的例子中发送的是JSON，而我们收到的是纯文本？我真的不明白。