Python阿兰奇dtpye？为什么转换成整数是z

Question

x=np.arange公司（0.3，12.5，0.6）

打印（x）

9.7.1.3.7.1.3.9.5.1.7.5.3.3

x=np.arange公司（0.3，12.5，0.6，内景）

打印（x）

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

Answer 1

指定dtype = int时，它将开始、停止和步进转换为相同的。在

所以，它变成int(start), int(stop), int(step)。在

因此，在您的例子中，当指定了dtype=int时，start和step保持为0，并且得到一个满是0的数组

这个问题在这里已经讨论过，并作了解释：

https://github.com/numpy/numpy/issues/2457

Answer 2

首先让我们跳过浮点步骤的复杂性，使用一个简单的整数开始和结束：

In [141]: np.arange(0,5)
Out[141]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [142]: np.arange(0,5, dtype=int)
Out[142]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [143]: np.arange(0,5, dtype=float)
Out[143]: array([0., 1., 2., 3., 4.])
In [144]: np.arange(0,5, dtype=complex)
Out[144]: array([0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j])
In [145]: np.arange(0,5, dtype='datetime64[D]')
Out[145]: 
array(['1970-01-01', '1970-01-02', '1970-01-03', '1970-01-04',
       '1970-01-05'], dtype='datetime64[D]')

即使bool也能在一定范围内工作：

^{pr2}$

有两个可能的布尔值，所以要求更多应该会产生某种错误。在

arange是经过编译的代码，因此我们无法轻易检查其逻辑（但是欢迎您在github上搜索C代码）。在

示例表明，在某种意义上，它确实将参数转换为相应的dtype，并在此基础上执行迭代。它并不是简单地生成范围并在末尾转换为dtype。在