python - NumPyのloadtxt（）genfromtxtで「dtype」に使用できるデータ型は何ですか？

Question

さまざまなデータ型のテーブルデータをインポートするために使用できるnumpy.loadtxtまたはnumpy.genfromtxtは何ですか？また、使用できる略語は何ですか（整数の場合はi32など）。

この投稿は、条件の使用法を示しています。誰かが詳しく説明するかもしれないので、私はそれを知りたいと思いました。

Answer 1

に加えてnp.sctypeDict、次の変数があります。

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]}

Answer 2

一般的な情報dtypes：http：//docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html#arrays-scalars-built-inから

NumPyには、さまざまなタイプのスカラーを記述するための24の新しい基本的なPythonタイプがあります。これらの型記述子は主に、CPythonが記述されているC言語で使用可能な型に基づいており、Pythonの型と互換性のあるいくつかの追加の型があります。

そして、私が気づかなかったことは、次のとおりです。

Cのような名前は、表に示されている文字コードに関連付けられています。ただし、文字コードの使用はお勧めしません。

numpyとにかくコード/ドキュメントベースがすぐに行くとは思えないので、それは私が推測するすべてを言います！

Answer 3

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_'>

等