<type 'numpy.string_'> 类型之间有什么区别?和<输入'str'>? [英] What is the difference between the types <type 'numpy.string_'> and <type 'str'>?
问题描述
类型
和
之间有区别吗?
numpy.string_
是用于包含固定宽度字节字符串的数组的 NumPy 数据类型.另一方面,str
是原生 Python 类型,不能用作 NumPy 数组的数据类型*.
如果您创建一个包含字符串的 NumPy 数组,该数组将使用 numpy.string_
类型(或 Python 3 中的 numpy.unicode_
类型).更准确地说,数组将使用 np.string_
的子数据类型:
在这种情况下,数据类型是 '<S3'
:<
表示字节顺序(小端),S
表示字符串类型,3
表示数组中的每个值最多包含三个字符(或字节).
np.string_
和 str
共享的一个属性是不变性.尝试增加 Python str
对象的长度将在内存中创建一个新对象.同样,如果您希望固定宽度的 NumPy 数组容纳更多字符,则必须在内存中创建一个新的更大的数组.
* 请注意,可以创建一个 NumPy object
数组,其中包含对 Python str
对象的references,但此类数组的行为完全不同到普通数组.
Is there a difference between the types <type 'numpy.string_'>
and <type 'str'>
?
numpy.string_
is the NumPy datatype used for arrays containing fixed-width byte strings. On the other hand, str
is a native Python type and can not be used as a datatype for NumPy arrays*.
If you create a NumPy array containing strings, the array will use the numpy.string_
type (or the numpy.unicode_
type in Python 3). More precisely, the array will use a sub-datatype of np.string_
:
>>> a = np.array(['abc', 'xy'])
>>> a
array(['abc', 'xy'], dtype='<S3')
>>> np.issubdtype('<S3', np.string_)
True
In this case the datatype is '<S3'
: the <
denotes the byte-order (little-endian), S
denotes the string type and 3
indicates that each value in the array holds up to three characters (or bytes).
One property that np.string_
and str
share is immutability. Trying to increase the length of a Python str
object will create a new object in memory. Similarly, if you want fixed-width NumPy array to hold more characters, a new larger array will have to be created in memory.
* Note that it is possible to create a NumPy object
array which contains references to Python str
objects, but such arrays behave quite differently to normal arrays.
这篇关于<type 'numpy.string_'> 类型之间有什么区别?和<输入'str'>?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!