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NumPy 的stringdtype 似乎与 Python 对应str，因此在 Python 2.x 和 3.x 之间发生了变化：

在 Python 2.7 中：

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.dtype((np.str_, 1)).itemsize
Out[2]: 1

In [3]: np.dtype((np.unicode_, 1)).itemsize
Out[3]: 4

在 Python 3.3 中：

In [2]: np.dtype((np.str_, 1)).itemsize
Out[2]: 4

在这两种情况下，NumPy 的版本都是 1.7.0。

我正在编写一些我想在两个 Python 版本上工作的代码，并且我想要一个 ASCII 字符串数组（4x 内存开销是不可接受的）。所以问题是：

  • 如何在 Python 3 中为特定长度的 ASCII 字符串（每个字符 1 个字节）定义 dtype？
  • 我如何以在 Python 2 中也适用的方式来做到这一点？
  • 额外的问题：我可以进一步限制字母表，例如ascii_uppercase，并为每个字符节省一点或两个吗？

我认为可能的答案是第一个问题的字符数组（即有一个字符数组而不是字符串数组）。好像我可以在构造一个时指定项目大小：

chararray(shape, itemsize=1, unicode=False, buffer=None, offset=0,
          strides=None, order=None)

更新：不，itemsize实际上是字符数。但还是有的unicode=False。

这是要走的路吗？

它也会回答最后一个问题吗？

我如何实际使用它dtype？

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您可以使用 'S' typestr：

>>> np.array(['Hello', 'World'], dtype='S')
array([b'Hello', b'World'], 
      dtype='|S5')

同样在 2.6/2.7str中别名为bytes（或np.bytes_）：

>>> np.dtype((bytes, 1)) # 2.7
dtype('|S1')
>>> np.dtype((bytes, 1)) # 3.2
dtype('|S1')

并且b''支持文字：

>>> np.array([b'Hello', b'World']) # 2.7
array(['Hello', 'World'], 
      dtype='|S5')
>>> np.array([b'Hello', b'World']) # 3.2
array([b'Hello', b'World'], 
      dtype='|S5')
于 2013-03-05T08:29:15.487 回答