“<type 'numpy.string_'>”和“<type 'str'>”有什么区别？它们在IT技术中是什么意思？

Question

“<type 'numpy.string_'>”和“<type 'str'>”有什么区别？它们在IT技术中是什么意思？

pythonstringnumpytypes

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在IT技术中，<type 'numpy.string_'>和<type 'str'>这两种类型之间有什么区别吗？

- Blunt

1个回答

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- Alex Riley · Accepted Answer

numpy.string_是NumPy中用于包含固定宽度字节串的数组的数据类型。相比之下，str是Python本地类型，不能作为NumPy数组的数据类型*。

如果您创建一个包含字符串的NumPy数组，则该数组将使用numpy.string_类型（或在Python 3中使用numpy.unicode_类型）。更确切地说，该数组将使用np.string_的子数据类型：

>>> a = np.array(['abc', 'xy'])
>>> a
array(['abc', 'xy'], dtype='<S3')
>>> np.issubdtype('<S3', np.string_)
True

在这种情况下，数据类型是'<S3'：其中<表示字节顺序（小端），S表示字符串类型，3表示数组中的每个值最多可以容纳三个字符（或字节）。 np.string_ 和 str 共享的一个属性是不可变性。尝试增加 Python 的 str 对象的长度将会在内存中创建一个新对象。同样，如果要使固定宽度的 NumPy 数组容纳更多字符，则必须在内存中创建一个新的更大的数组。

请注意，可以创建一个 NumPy object 数组，其中包含对 Python str 对象的引用，但这些数组的行为与普通数组非常不同。