要确定第一个参数的类型是否是第二个参数的子类，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubsctype() 方法。 第一个和第二个参数是数据类型。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 NumPy 中的 issubsctype() 方法。 检查第一个参数是否是第二个参数的子类 - print("结果...", np.issubsctype(np.float16, np.float32)) print("结果...", np.issubsctype(np.int32, np.signedinteger)) print("结果...", np.issubsctype('i4', np.signedinteger)) print("结果...", np.issubsctype('S8', str)) print("结果...", np.issubsctype(np.array([45, 89]), int)) print("结果...", np.issubsctype(np.array([5., 25., 40.]), float))示例 import numpy as np # 要确定第一个参数的类型是否是第二个参数的子类，请在 ... 阅读更多

要检查不同大小的浮点数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。 参数是 dtype 或可转换为 dtype 的对象。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 NumPy 中的 issubdtype() 方法。 检查不同大小的浮点数据类型 - print("结果...", np.issubdtype(np.float16, np.float32)) print("结果...", np.issubdtype(np.float32, np.float16)) print("结果...", np.issubdtype(np.float64, np.float32)) print("结果...", np.issubdtype(np.float32, np.float64)) print("结果...", np.issubdtype(np.float16, np.float64)) print("结果...", np.issubdtype(np.float64, np.float16))示例 import numpy as np # 要检查不同大小的浮点数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。 # ... 阅读更多

# 要检查不同大小的整数数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。# 参数是 dtype 或可转换为 dtype 的对象步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 NumPy 中的 issubdtype() 方法。 检查不同大小的整数数据类型 - print("结果...", np.issubdtype(np.int16, np.int32)) print("结果...", np.issubdtype(np.int32, np.int16)) print("结果...", np.issubdtype(np.int64, np.int32)) print("结果...", np.issubdtype(np.int32, np.int64)) print("结果...", np.issubdtype(np.int16, np.int64)) print("结果...", np.issubdtype(np.int64, np.int16))示例 import numpy as np # 要检查不同大小的整数数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。 # ... 阅读更多

要检查不同大小的相似数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python NumPy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。 参数是 dtype 或可转换为 dtype 的对象。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 NumPy 中的 issubdtype() 方法检查不同大小的相似数据类型。 检查不同大小的浮点数据类型 - print("结果...", np.issubdtype(np.float32, np.float64)) print("结果...", np.issubdtype(np.float64, np.float32)) 检查不同大小的整数数据类型 - print("结果...", np.issubdtype(np.int16, np.int32)) print("结果...", np.issubdtype(np.int32, np.int16)) print("结果...", np.issubdtype(np.int64, np.int32)) print("结果...", np.issubdtype(np.int32, np.int64))示例 import numpy as np # 要检查不同大小的相似数据类型是否 ... 阅读更多

梯度使用内部点的二阶精确中心差分以及边界处的一阶或二阶精确单侧（向前或向后）差分来计算。因此，返回的梯度与输入数组具有相同的形状。第一个参数 f 是一个 N 维数组，包含标量函数的样本。第二个参数是 varargs，即 f 值之间的间距。所有维度默认单元间距。第三个参数是 edge_order{1, 2}，即使用 N 阶精确差分在边界处计算梯度。默认值 - 1。第四个参数是 ... 阅读更多

要确定给定对象是否代表标量数据类型，请使用 numpy.issctype() 方法。该方法返回布尔结果，用于检查 rep 是否为标量 dtype。第一个参数是 rep。如果 rep 是标量 dtype 的实例，则返回 True。如果不是，则返回 False。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 NumPy 中的 issctype() 方法 - print("结果...", np.issctype(np.int32)) print("结果...", np.issctype(np.int64)) print("结果...", np.issctype(np.dtype('str'))) print("结果...", np.issctype(100)) print("结果...", np.issctype(25.9)) print("结果...", np.issctype(np.float32(22.3)))示例 import numpy as np # 要确定给定对象是否代表标量数据类型，请使用 numpy.issctype() 方法 # 该方法返回布尔结果 ... 阅读更多

要返回在给定轴上处理 NaN 为零的数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积和不会改变，并且前导 NaN 将被零替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回零。除非指定 out，否则该方法将返回一个包含结果的新数组，在这种情况下，它将被返回。结果与 a 的大小相同，如果 axis 不为 None 或 a 为一维数组，则结果与 a 的形状相同。第一个参数是输入数组。第二个参数是 ... 阅读更多

要返回在给定轴上处理 NaN 为零的数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积和不会改变，并且前导 NaN 将被零替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回零。累积的工作方式如下：5、5+10、5+10+15、5+10+15+20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积和的轴。默认值（None）是对扁平化数组计算 cumsum。第三个参数是返回数组和累加器的类型 ... 阅读更多

numpy.result_type() 方法返回将 NumPy 类型提升规则应用于参数的结果类型。第一个参数是一些操作的操作数，需要其结果类型。NumPy 中的类型提升与 C++ 等语言中的规则类似，但也有一些细微的差别。当同时使用标量和数组时，数组的类型优先，并且会考虑标量的实际值。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np numpy.result_type() 方法返回将 NumPy 类型提升规则应用于参数的结果类型 - print("使用 ... 阅读更多

numpy.min_scalar() 方法用于查找最小数据类型。第一个参数是要查找最小数据类型的数值。对于标量，返回能够容纳其值且大小和标量种类最小的数据类型。对于非标量数组，则返回向量自身的 dtype（数据类型）, 不会进行修改。浮点值不会降级为整数，复数值不会降级为浮点数。步骤首先，导入所需的库 − import numpy as np numpy.min_scalar() 方法用于查找最小数据类型。第一个参数是要查找最小数据类型的数值 − print("Using the min_scalar() method in ... 阅读更多