带有dtype Decimal的numpy数组？答案

【问题标题】：numpy array with dtype Decimal?带有dtype Decimal的numpy数组？
【发布时间】：2011-12-07 22:10:45
【问题描述】：

numpy 中是否提供 Decimal 数据类型？

>>> import decimal, numpy
>>> d = decimal.Decimal('1.1') 
>>> s = [['123.123','23'],['2323.212','123123.21312']]
>>> ss = numpy.array(s, dtype=numpy.dtype(decimal.Decimal))
>>> a = numpy.array(s, dtype=float)
>>> type(d)
<class 'decimal.Decimal'>
>>> type(ss[1,1])
<class 'str'>
>>> type(a[1,1])
<class 'numpy.float64'>

我想 numpy.array 不支持每个 dtype，但我有点认为只要定义了正确的操作，它至少会让 dtype 传播尽可能远。我错过了什么吗？有什么方法可以解决这个问题吗？

【问题讨论】：

在我写这篇文章的时候，下面有三个答案，都很有用。我已将其中一项标记为正确。根据您的需要，您似乎可以首先将数组“转换”为 dtype=float 然后 dtype=Decimal 并且它将正常运行。如果您需要从字符串转换为十进制，那么我认为这是需要的元素转换。
在阅读所有内容之前，问问自己“我是否真的需要超过 10 位数的精度？”。如果不是，float64 很好，您可以避免大多数解决方法，正如这里强调的那样，您将充分利用 numpy。

标签： python numpy decimal

【解决方案1】：

重要提示：这是一个错误的答案

所以在我真正理解这个问题之前，我就回答了这个问题。答案已被接受，并且有一些赞成票，但您可能最好跳到下一个。

原答案：

好像Decimal 可用：

>>> import decimal, numpy
>>> d = decimal.Decimal('1.1')
>>> a = numpy.array([d,d,d],dtype=numpy.dtype(decimal.Decimal))
>>> type(a[1])
<class 'decimal.Decimal'>

我不确定您要完成什么，您的示例比简单地创建十进制 numpy 数组所必需的复杂。

【讨论】：

你只是在这里创建了一个 dtype dtype('object') 的数组； NumPy 不知道 Decimal 类型有什么特别之处。
性能差异大约慢了 100 倍：%timeit(float_arr * 2) 1.34 µs 每循环，%timeit(dec_arr * 2) 141 µs 每循环。（给定float_arr = np.array([1.1] * 1000); from decimal import Decimal; dec_arr = np.array([Decimal(1.1)] * 1000, dtype=np.dtype(Decimal))）
附注使用 numpy==1.10.4

【解决方案2】：

不幸的是，当您创建 numpy.array 时，您必须将每个项目转换为十进制。类似的东西

s = [['123.123','23'],['2323.212','123123.21312']]
decimal_s = [[decimal.Decimal(x) for x in y] for y in s]
ss = numpy.array(decimal_s)

【讨论】：

【解决方案3】：

Numpy 无法将 decimal.Decimal 识别为特定类型。它可以得到的最接近的是最通用的dtype，object。因此，当将元素转换为所需的 dtype 时，转换是无操作的。

>>> ss.dtype
dtype('object')

请记住，因为数组的元素是 Python 对象，所以使用它们不会有很大的提升。例如，如果您尝试将其添加到任何其他数组，则必须将其他元素装箱回 python 对象并通过正常的 Python 添加代码添加。您可能会因为迭代将在 C 中获得一些速度，但不会那么快。

【讨论】：