如何创建Numpy 8元组浮点数组？赋值类型异常求助

嘿，你遇到的问题其实是dtype参数用错啦！'8i'里的i是**整数类型（integer）**的缩写，所以哪怕你赋值浮点数，NumPy也会自动把它截断成整数存起来，这就是为什么你得到[1000 0 ...]的原因。要创建能存浮点数的8元组数组，得把类型和长度都指定对才行。

两种正确的实现方式 #

这里给你两种靠谱的写法，选哪个都行：

1. 简洁的字符串格式定义
   直接用'(f8, 8)'（或者更紧凑的'8f8'）来指定：f8表示64位浮点数（也就是float64），后面的8表示每个数组元素是包含8个这样的浮点数的元组。
   示例代码：

   import numpy as np
   
   n, m = 2, 3  # 随便举个维度例子
   # 方式1：清晰的元组格式
   E = np.zeros((n, m), dtype='(f8, 8)')
   # 方式2：紧凑写法，效果完全一样
   # E = np.zeros((n, m), dtype='8f8')
   
   E[0, 0][0] = 1000.2
   print(E[0, 0])
   # 输出会是：[1000.2    0.     0.     0.     0.     0.     0.     0. ]
   

2. 用np.dtype对象明确构造
   如果想更清晰地控制类型结构，可以用np.dtype来定义字段：

   import numpy as np
   
   n, m = 2, 3
   # 定义一个包含8个float64元素的字段
   tuple_float_dtype = np.dtype([('values', 'float64', 8)])
   E = np.zeros((n, m), dtype=tuple_float_dtype)
   # 赋值的时候要通过字段名访问
   E[0, 0]['values'][0] = 1000.2
   print(E[0, 0]['values'])
   # 同样能得到正确的浮点数组
   

关键要搞懂的点 #

• NumPy的dtype字符串里，i对应整数、f对应浮点，数字代表该维度的长度。'8i'其实是创建了每个元素是8个整数的数组，不是“8元组整数”——本质上是形状为(n,m,8)的整数数组，只是显示成元组样子。
• 如果需要32位浮点数，把f8换成f4（对应float32）就行，灵活调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者evambivalence