numpy dtype がある場合、それを最も近い Python データ型に自動的に変換するにはどうすればよいでしょうか? たとえば、
numpy.float32 -> "python float"
numpy.float64 -> "python float"
numpy.uint32 -> "python int"
numpy.int16 -> "python int"
これらすべてのケースのマッピングを試みることはできますが、numpy は、その dtype を可能な限り近いネイティブ Python 型に変換する自動的な方法を提供していますか? このマッピングは網羅的である必要はありませんが、近い Python アナログを持つ一般的な dtype を変換する必要があります。これは、numpy のどこかで既に行われていると思います。
ベストアンサー1
使用val.item()ほとんどの NumPy 値をネイティブの Python 型に変換するには:
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 'int'>
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'>
...
（関連する方法np.asscalar(val)1.16 で非推奨となり、1.23 で削除されました。
興味がある人のために、変換表を作成すると、NumPy配列スカラーあなたのシステムの場合:
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
clongdoubleいくつかのシステムでは、 、clongfloat、complex192、complex256、float128、longcomplexなどlongdouble、ネイティブの Python に相当するものがない NumPy 型がいくつかあります。longfloatを使用する前に、これらを最も近い NumPy 型に変換する必要があります.item()。