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python - 为什么numpy.core.numeric._typelessdata中有两个np.int64(为什么numpy.int64不是numpy.int64？)

coder 2023-08-16 原文

这不像好奇心那么严重。

在我的 64 位 linux 解释器中我可以执行

In [10]: np.int64 == np.int64
Out[10]: True

In [11]: np.int64 is np.int64
Out[11]: True

太好了，正是我所期望的。 但是我发现了 numpy.core.numeric 模块的这个奇怪的属性

In [19]: from numpy.core.numeric import _typelessdata

In [20]: _typelessdata
Out[20]: [numpy.int64, numpy.float64, numpy.complex128, numpy.int64]

奇怪为什么 numpy.int64 在那里两次？让我们调查一下。

In [23]: _typelessdata[0] is _typelessdata[-1]
Out[23]: False
In [24]: _typelessdata[0] == _typelessdata[-1]
Out[24]: False
In [25]: id(_typelessdata[-1])
Out[25]: 139990931572128
In [26]: id(_typelessdata[0])
Out[26]: 139990931572544
In [27]: _typelessdata[-1]
Out[27]: numpy.int64
In [28]: _typelessdata[0]
Out[28]: numpy.int64

哇，他们不一样。这里发生了什么？为什么有两个 np.int64？

最佳答案

Here是 _typelessdata 在 numeric.py 中构造的行:

_typelessdata = [int_, float_, complex_]
if issubclass(intc, int):
    _typelessdata.append(intc)

if issubclass(longlong, int):
    _typelessdata.append(longlong)

intc 是 C 兼容(32 位)有符号整数，int 是原生 Python 整数，可以是 32 位或 64 位，具体取决于平台。

  • 在 32 位系统上，原生 Python int 类型也是 32 位，所以 issubclass(intc, int) 返回 True 并且 intc 被附加到 _typelessdata， 最终看起来像这样:

    [numpy.int32, numpy.float64, numpy.complex128, numpy.int32]

    请注意，_typelessdata[-1] 是 numpy.intc，而不是 numpy.int32。

  • 在 64 位系统上，int 是 64 位的，因此 issubclass(longlong, int) 返回 True 和一个 longlong 被附加到 _typelessdata，导致:

    [numpy.int64, numpy.float64, numpy.complex128, numpy.int64]

    在这种情况下，正如 Joe 指出的那样，(_typelessdata[-1] is numpy.longlong) == True。

更大的问题是为什么 _typelessdata 的内容是这样设置的。 我在 numpy 源代码中唯一能找到 _typelessdata 的地方 实际使用的是this line在 np.array_repr 的定义中 在同一个文件中:

skipdtype = (arr.dtype.type in _typelessdata) and arr.size > 0

_typelessdata 的目的是确保 np.array_repr 正确打印其 dtype 恰好与(平台相关的) native Python 整数类型。

例如，在 32 位系统上，其中 int 为 32 位:

In [1]: np.array_repr(np.intc([1]))
Out[1]: 'array([1])'

In [2]: np.array_repr(np.longlong([1]))
Out[2]: 'array([1], dtype=int64)'

而在 64 位系统上，int 是 64 位:

In [1]: np.array_repr(np.intc([1]))
Out[1]: 'array([1], dtype=int32)'

In [2]: np.array_repr(np.longlong([1]))
Out[2]: 'array([1])'

arr.dtype.type in _typelessdata 检查上面的行确保打印 dtype 被跳过适当的平台相关的 native 整数 dtypes.

关于python - 为什么numpy.core.numeric._typelessdata中有两个np.int64(为什么numpy.int64不是numpy.int64？)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28455982/

numpyintcodetypelessdatapython

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