python - read - ¿Cuáles son los tipos de datos disponibles para ''dtype'' con NumPy''s loadtxt() y genfromtxt?
numpy loadtxt (3)
Información genérica sobre dtypes : docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html
De docs.scipy.org/doc/numpy/reference/…
En NumPy, hay 24 nuevos tipos fundamentales de Python para describir diferentes tipos de escalares. Estos descriptores de tipo se basan principalmente en los tipos disponibles en el lenguaje C en el que está escrito CPython, con varios tipos adicionales compatibles con los tipos de Python.
Y de lo que no me di cuenta, es:
Los nombres de tipo C están asociados con códigos de caracteres, que se muestran en la tabla. Sin embargo, se desaconseja el uso de los códigos de los personajes.
Dudo que la base numpy code / doc vaya de todos modos pronto, ¡así que eso lo dice todo!
¿Cuáles son los numpy.loadtxt o numpy.genfromtxt disponibles para importar datos de tabla con diferentes tipos de datos, y cuáles son las abreviaturas disponibles para el uso (por ejemplo, i32 para enteros)?
Este post demuestra el uso de condiciones, que me dio curiosidad si alguien pudiera dar más detalles.
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_''>
etc.
Además de np.sctypeDict , existen estas variables:
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]}