Каковы доступные типы данных для "dtype" с numpy loadtxt genfromtxt?

Каковы доступные numpy.loadtxt или numpy.genfromtxt для импорта табличных данных с различными типами данных и какими доступными сокращениями для использования (например, i32 для целого)?

Этот пост демонстрирует использование условий, о которых мне было любопытно, если кто-то может уточнить.

Спасибо!

Ответы

Ответ 1

В дополнение к np.sctypeDict существуют следующие переменные:

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]}

Ответ 2

Общая информация о dtypes: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html

От http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html#arrays-scalars-built-in

В NumPy существует 24 новых основных типа Python для описания различных типов скаляров. Эти дескрипторы типов в основном основаны на типах, доступных на языке C, на которых написан CPython, с несколькими дополнительными типами, совместимыми с типами Pythons.

И я не понял, что:

C-подобные имена связаны с символьными кодами, которые показаны в таблице. Однако использование кодов символов не рекомендуется.

Я сомневаюсь, что код numpy code/doc в любом случае будет в любом случае в ближайшее время, так что все это говорит!

Ответ 3

for k, v in np.sctypeDict.iteritems(): print '{0:14s} : {1:40s}'.format(str(k), v)

Q              : <type 'numpy.uint64'>      
U              : <type 'numpy.unicode_'>
a              : <type 'numpy.string_'>

и др.