概述
我正在用Python和numpy分配一个(可能很大的)零矩阵.我计划在其中放置从1到N的无符号整数.
N变化很大：很容易从1到100万,甚至更多.
在矩阵初始化之前我知道N.如何选择矩阵的数据类型,以便我知道它可以保存大小为N的(无符号)整数？
此外,我想选择最小的这种数据类型.
例如,如果N是1000,我会选择np.dtype(‘uint16’).如果N是240,则uint16可以工作,但是uint8也可以工作,并且是我可以用来保存数字的最小数据类型.
这是我初始化数组的方式.我正在寻找SOMETHING_DEPENDING_ON_N：
import numpy as np
# N is kNown by some other calculation.
lbls = np.zeros( (10,20),dtype=np.dtype( SOMETHING_DEPENDING_ON_N ) )
干杯！
啊哈！
刚刚意识到numpy v1.6.0有np.min_scalar_type,documentation.D’哦！ (虽然答案仍然有用,因为我没有1.6.0).
import numpy as np
def type_chooser(N):
for dtype in [np.uint8,np.uint16,np.uint32,np.uint64]:
if N <= dtype(-1):
return dtype
raise Exception('{} is really big!'.format(N))
用法示例：
>>> type_chooser(255)
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python：自动选择适当的数据类型大小(int)全部内容，希望文章能够帮你解决Python：自动选择适当的数据类型大小(int)所遇到的程序开发问题。
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