Konwersja numpy dtypes na rodzime typy pythonów

Question

Jeśli mam numpy dtype, w jaki sposób automatycznie przekonwertować go na najbliższy typ danych Pythona? Na przykład,

numpy.float32 -> "python float" 
numpy.float64 -> "python float" 
numpy.uint32 -> "python int" 
numpy.int16 -> "python int" 

mógłbym spróbować wymyślić mapowanie wszystkich tych przypadkach, ale nie numpy zapewnić pewne automatyczny sposób konwertowania jego dtypes w najbliższych możliwych rodzimych typów Pythona? To odwzorowanie nie musi być wyczerpujące, ale powinno przekonwertować wspólne dtypes, które mają bliskiego pythonowego odpowiednika. Myślę, że to już zdarza się gdzieś w numpy.

Answer 1

Zastosowanie albo a.item() lub np.asscalar(a) konwertować większość wartości NumPy do natywnego typu Python:

import numpy as np 
# examples using a.item() 
type(np.float32(0).item()) # <type 'float'> 
type(np.float64(0).item()) # <type 'float'> 
type(np.uint32(0).item()) # <type 'long'> 
# examples using np.asscalar(a) 
type(np.asscalar(np.int16(0))) # <type 'int'> 
type(np.asscalar(np.cfloat(0))) # <type 'complex'> 
type(np.asscalar(np.datetime64(0, 'D'))) # <type 'datetime.datetime'> 
type(np.asscalar(np.timedelta64(0, 'D'))) # <type 'datetime.timedelta'> 
... 

Czytaj więcej in the NumPy manual. Dla ciekawskich, aby zbudować tabelę konwersji do systemu:

for name in dir(np): 
    obj = getattr(np, name) 
    if hasattr(obj, 'dtype'): 
     try: 
      if 'time' in name: 
       npn = obj(0, 'D') 
      else: 
       npn = obj(0) 
      nat = npn.item() 
      print('{0} ({1!r}) -> {2}'.format(name, npn.dtype.char, type(nat))) 
     except: 
      pass 

Istnieje kilka rodzajów NumPy które nie mają rodzimy odpowiednik Python w niektórych systemach, w tym: clongdouble, clongfloat, complex192, complex256, float128, longcomplex , longdouble i longfloat. Należy je przekonwertować na najbliższy odpowiednik NumPy przed użyciem asscalar.

Answer 2

Jak o:

In [51]: dict([(d, type(np.zeros(1,d).tolist()[0])) for d in (np.float32,np.float64,np.uint32, np.int16)]) 
Out[51]: 
{<type 'numpy.int16'>: <type 'int'>, 
<type 'numpy.uint32'>: <type 'long'>, 
<type 'numpy.float32'>: <type 'float'>, 
<type 'numpy.float64'>: <type 'float'>} 

Answer 3

myślę, że można po prostu napisać ogólną funkcję typ konwersji tak:

import numpy as np 

def get_type_convert(np_type): 
    convert_type = type(np.zeros(1,np_type).tolist()[0]) 
    return (np_type, convert_type) 

print get_type_convert(np.float32) 
>> (<type 'numpy.float32'>, <type 'float'>) 

print get_type_convert(np.float64) 
>> (<type 'numpy.float64'>, <type 'float'>) 

Oznacza to, że nie ma ustalonej listy i Twój kod będzie skalować z kilku rodzajów.

Answer 4

znalazłem się mieszane zestaw typów numpy i standardowy python. jak wszystkie NumPy rodzaje wywodzą się z numpy.generic, oto jak można przekonwertować wszystko do Python standardowe typy:

if isinstance(obj, numpy.generic): 
    return numpy.asscalar(obj) 

Answer 5

Można również zadzwonić do item() method obiektu, który chcesz przekonwertować:

>>> from numpy import float32, uint32 
>>> type(float32(0).item()) 
<type 'float'> 
>>> type(uint32(0).item()) 
<type 'long'> 

Answer 6

numpy utrzymuje, że informacje zawarte w mapowaniu narażony typeDict więc można zrobić coś jak poniżej ::

>>> import __builtin__ 
>>> import numpy as np 
>>> {v: k for k, v in np.typeDict.items() if k in dir(__builtin__)} 
{numpy.object_: 'object', 
numpy.bool_: 'bool', 
numpy.string_: 'str', 
numpy.unicode_: 'unicode', 
numpy.int64: 'int', 
numpy.float64: 'float', 
numpy.complex128: 'complex'} 

Jeśli chcesz rzeczywistej pyt hon typy zamiast ich nazwy, można to zrobić ::

>>> {v: getattr(__builtin__, k) for k, v in np.typeDict.items() if k in vars(__builtin__)} 
{numpy.object_: object, 
numpy.bool_: bool, 
numpy.string_: str, 
numpy.unicode_: unicode, 
numpy.int64: int, 
numpy.float64: float, 
numpy.complex128: complex} 

Answer 7

Jeśli chcesz przekonwertować (numpy.array LUB numpy skalar lub natywne typu lub numpy.darray) z natywnym typu można po prostu zrobić:

converted_value = getattr(value, "tolist", lambda x=value: x)() 

tolist skonwertuje skalar lub tablicę na macierzysty typ python. Domyślna funkcja lambda dba o przypadek, w którym wartość jest już natywna.