我有一个号码例如a=1.22373type(a)isfloat我想知道一个数字是否是float64还是不行。我如何使用Python或NumPy找到答案？ 最佳答案 使用isinstance:>>>f=numpy.float64(1.4)>>>isinstance(f,numpy.float64)True>>>isinstance(f,float)Truenumpy.float64是继承自python原生的float类型。那是因为它既是float又是float64(@Bakuriuthx指出)。但是，如果您将检查pythonfloat

我使用requestsmodule从Web服务检索了一个unicode字符串,其中包含二进制文档的字节(碰巧是PCL)。其中一个字节的值为248，尝试对其进行base64编码会导致以下错误:In[68]:base64.b64encode(response_dict['content']+'\n')---------------------------------------------------------------------------UnicodeEncodeErrorTraceback(mostrecentcalllast)C:\...\in()---->1base64.b

我检查了我的python终端中指针的大小(在EnthoughtCanopyIDE中)通过importctypesprint(ctypes.sizeof(ctypes.c_voidp)*8)我有一个64位架构，使用numpy.float64就好了。但是我不能使用np.float128吗？np.array([1,1,1],dtype=np.float128)或np.float128(1)结果:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'float128'我正在运行以下版本:sys.version_info(major=2,minor=7,micr

我的模型中有5个图像字段，imageA、imageB、imageC、imageD和imageE我正在尝试以下列方式保存图像。图像的类型为Base64ImageFieldimages=["imageA","imageB","imageC","imageD","imageE"]forfieldinimages:iffieldinserializer.validated_data:content=serializer.validated_data[field]dict={field:content}modelJob.objects.filter(id=modjob.id).update(**

在64位Ubuntu12.04上使用Python2.7.3和Numpy1.6.2。系统上存在其他版本(Python2.6.4和Numpy1.6.1)，但据我所知，这些版本对下述事件没有影响。我正在开发一个使用Numpy的Python程序，当我尝试从该程序运行某个命令时遇到错误。所以，我决定安装python2.7-dbg来运行程序，看看是否有助于调试。所以我跑$python-dbg代替$python但是，这会给出与numpy相关的“undefinedsymbol:Py_InitModule4_64”错误。我尝试运行什么并不重要；如果使用“常规”python运行成功的命令，也会发生该错误。

我有一个可以简化为的数据框:dateid002/04/201502:341106/04/201512:342209/04/201523:033312/04/201501:004415/04/201507:125521/04/201512:596629/04/201517:337704/05/201510:448806/05/201511:129910/05/201508:52101012/05/201514:19111119/05/201519:22121227/05/201522:31131301/06/201511:09141404/06/201512:57151510/06/20

Psyco文档说:Justforreference,Psycodoesnotworkonany64-bitsystemsatall.Thisfactisworthbeingnotedagain,nowthatthelatestMacOS/X10.6"SnowLeopart"comeswithadefaultPythonthatis64-biton64-bitmachines.TheonlywaytousePsycoonOS/X10.6isbyrecompilingacustomPythonin32-bitmode.一般来说，将程序从32位移植到64位只有在代码假定指针类型有一定大小和其

我想了解python的一个奇怪行为。让我们考虑一个矩阵M，其形状为6000x2000。该矩阵填充有符号整数。我想计算np.transpose(M)*M。两种选择:当我“自然地”执行此操作时(即没有指定任何类型)，numpy选择类型np.int32并且该操作大约需要150秒。当我强制类型为np.float64(使用dtype=...)时，相同的操作大约需要2秒。我们如何解释这种行为？我天真地认为int乘法比float乘法便宜。非常感谢您的帮助。 最佳答案 不，整数乘法并不便宜。但稍后会详细介绍。很可能(我有99%的把握)numpy调用

我在Linux、MacOS和Windows上运行python2.6，需要确定内核是在32位还是64位模式下运行。有没有简单的方法可以做到这一点？我看过platform.machine()，但这在Windows上无法正常工作。我还查看了platform.architecture()，这在64位Windows上运行32位python时不起作用。注意:看起来python2.7有一个修复程序可以使platform.architecture()正常工作。不幸的是，我需要使用python2.6(至少现在)。(编辑:从离线与人们的谈话中，听起来可能没有一个强大的python-only方法来做出这个决

我想按我指定的时区查看numpydatetime64对象。>>>importnumpyasnp>>>np.datetime64('2013-03-10T01:30:54')numpy.datetime64('2013-03-10T01:30:54+0400')>>>np.datetime64('2013-03-10T01:30:54+0300')numpy.datetime64('2013-03-10T02:30:54+0400')Python始终以UTC+0400(这是我的本地时区)打印日期时间对象，即使我指定了另一个时区>>>np.datetime64('2013-03-10T01