linux - python整数的numpy默认dtype

Question

我有遗留的 windows numpy 代码，其中有很多没有显式 dtype 的 nd.array 整数。在 Windows 中，它们被视为 np.int32。移动到 linux，它们变成了 np.int64，这会导致很多类型问题。

而不是在代码中的许多地方添加显式 dtype，

我能否以某种方式强制 linux 64 上的 numpy 将整数视为 np.int32 而不是 np.int64。例如:np.array(1) 将变为 np.int32。

我看到有人在 1 中询问过它, ~两年前，想知道从那以后是否有什么改变。

Answer 1

遗留代码的一个变通方法可能是数组构造函数的装饰器，它将 dtype int64 的对象转换为 dtype int32 的对象:

from functools import wraps

def intas32(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        obj = func(*args, **kwargs)
        if (kwargs.get('dtype') is None 
            and hasattr(obj, 'dtype')
            and obj.dtype == np.int64):
            return obj.astype(np.int32)
        return obj
    return wrapper

现在创建你的一个版本:

my_arange = intas32(np.arange)

并使用它:

>>> my_arange(2)
array([0, 1], dtype=int32)

或猴子修补 NumPy 以获得所有需要的功能:

>>> np.arange = intas32(np.arange)
>>> np.arange(2)
array([0, 1], dtype=int32)
>>> np.array = intas32(np.array)
>>> np.array(1)
array(1, dtype=int32)

小心并测试这是否真的有效。

您可以通过编程方式执行此操作:

for name in ['array', 'arange']:
    obj = getattr(np, name)
    setattr(np, name, intas32(obj))