[python] numpy dtype을 기본 파이썬 유형으로 변환

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numpy dtype이 있으면 가장 가까운 python 데이터 유형으로 자동 변환하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어

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

이 모든 경우의 매핑을 생각해 볼 수는 있지만 numpy는 dtype을 가장 가까운 원시 파이썬 유형으로 자동 변환하는 방법을 제공합니까? 이 매핑은 철저 할 필요는 없지만 가까운 파이썬 아날로그를 가진 일반적인 dtype을 변환해야합니다. 나는 이것이 이미 어딘가에 있다고 생각합니다.

답변

val.item()대부분의 NumPy 값을 기본 Python 유형으로 변환하는 데 사용하십시오 .

import numpy as np

# for example, numpy.float32 -> python float
val = np.float32(0)
pyval = val.item()
print(type(pyval))         # <class 'float'>

# and similar...
type(np.float64(0).item()) # <class 'float'>
type(np.uint32(0).item())  # <class 'long'>
type(np.int16(0).item())   # <class 'int'>
type(np.cfloat(0).item())  # <class 'complex'>
type(np.datetime64(0, 'D').item())  # <class 'datetime.date'>
type(np.datetime64('2001-01-01 00:00:00').item())  # <class 'datetime.datetime'>
type(np.timedelta64(0, 'D').item()) # <class 'datetime.timedelta'>
...

(또 다른 방법은 np.asscalar(val)NumPy 1.16부터 더 이상 사용되지 않습니다).

궁금한 점이 있으시면 시스템에 대한 NumPy 배열 스칼라 변환 표 를 작성하십시오.

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

등 일부 시스템에는 기본 파이썬에 해당이없는 몇 NumPy와 유형이있다 : clongdouble, clongfloat, complex192, complex256, float128, longcomplex, longdouble와 longfloat. 사용하기 전에 가장 가까운 NumPy로 변환해야합니다 .item().

답변

numpy 유형과 표준 파이썬이 혼합되어 있음을 발견했습니다. 모든 numpy 유형이에서 파생되었으므로 numpy.generic모든 것을 파이썬 표준 유형으로 변환하는 방법은 다음과 같습니다.

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

답변

(numpy.array 또는 numpy 스칼라 OR 기본 유형 또는 numpy.darray) 기본 유형으로 변환하려면 다음을 수행하십시오.

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

tolist는 스칼라 또는 배열을 파이썬 기본 유형으로 변환합니다. 기본 람다 함수는 값이 이미 고유 한 경우를 처리합니다.

답변

어때요 :

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'>}

답변

tolist()이를 달성하기위한보다 일반적인 접근 방식입니다. 모든 기본 dtype과 배열 또는 행렬에서도 작동합니다.

기본 유형에서 호출하면 실제로 목록을 생성하지 않습니다.

numpy == 1.15.2

>>> import numpy as np

>>> np_float = np.float64(1.23)
>>> print(type(np_float), np_float)
<class 'numpy.float64'> 1.23

>>> listed_np_float = np_float.tolist()
>>> print(type(listed_np_float), listed_np_float)
<class 'float'> 1.23

>>> np_array = np.array([[1,2,3.], [4,5,6.]])
>>> print(type(np_array), np_array)
<class 'numpy.ndarray'> [[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

>>> listed_np_array = np_array.tolist()
>>> print(type(listed_np_array), listed_np_array)
<class 'list'> [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]

답변

변환하려는 객체 의 item()메소드 를 호출 할 수도 있습니다 .

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

답변

일반적인 유형 변환 함수를 다음과 같이 작성할 수 있다고 생각합니다.

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'>)

이것은 고정 목록이 없으며 코드가 더 많은 유형으로 확장됨을 의미합니다.