Início / coding / Perguntas / 77266246
Accepted
P.Jo
Asked: 2023-10-10 21:31:48 +0800 CST

Digite regra de promoção para i4 e S8 no documento numpy

  • 772

Encontrei este exemplo no numpydoc:

np.promote_types('i4', 'S8')
dtype('S11')

Basicamente, não consigo entender o seguinte:

Um i4 ocupa 4 bytes e um S8 ocupa 8 bytes. Então, por que – em termos de memória – preciso de um S11 para acomodar os dois tipos? Eu teria esperado o S8 como resultado.

numpy

2 respostas

  1. Best Answer

    S8 é uma sequência de caracteres. Portanto, o caso relevante a considerar ao escolher um dtype para acomodar i4 e S8 é representar o número mais longo possível em i4 como uma sequência de caracteres.

    Para representar -2.147.483.648 como uma string, você precisa de 11 caracteres. É por isso que você obtém o S11 como resultado.

    • 2

  2. Um exemplo de 'visualização' do mesmo padrão de bits de 'i4' e 'S8' é:

    In [213]: np.array([1,2,3,4], dtype='i4').view('S8')
Out[213]: array([b'\x01\x00\x00\x00\x02', b'\x03\x00\x00\x00\x04'], dtype='|S8')

    O buffer de dados 4*4=16 pode ser visto como dois 'S8'

    A conversão/promoção de tipo ocorre quando tentamos fazer um novo array, como concatenar, a partir do array inteiro e do string:

    In [214]: np.hstack([np.array([1],'i4'),np.array(['testings'],dtype='S8')])
Out[214]: array([b'1', b'testings'], dtype='|S11')

    ou com o formato de string unicode padrão:

    In [215]: np.array([1, 'testings'])
Out[215]: array(['1', 'testings'], dtype='<U11')
    • 0

relate perguntas