2023.2.20 structured array

numpyの提供するndarray型オブジェクトには、異なる型を混在させることはできない。

混在させようとしても、適当な型変換が行われることで、データ型の

適当な型変換が行えない場合にはエラーが生じる。

code:p01.py

import numpy as np

print('# 零行列の生成')

x = np.zeros(5)

print(x)

print('# 念のために型名の確認')

print(type(x))

print('# 各要素は64ビット浮動小数型となる')

print(type(x0))

code:(続き).py

print('# 整数値や論理値を代入してみる')

x0 = 1

x1 = True

print(x)

print(type(x0))

print(type(x1))

code:実行結果.sh

# 整数値や論理値を代入してみる

いずれもfloat64型の$ 1に変換された。ちなみに論理値を数値に変換すると、Trueは1、Falseは0と解釈される。

ひとつのndarrayオブジェクトに異なる型を混在させるためには、structured ndarrayを利用する。（まとめていない）