dtype 超出范围的 numpy 默认值答案

【问题标题】：numpy default value for dtype out-of-rangedtype 超出范围的 numpy 默认值
【发布时间】：2020-05-07 14:34:18
【问题描述】：

作品：

import numpy as np
dtype_L1 = [('ts', np.float32), ('s_id', np.uint16)]

arr = np.array((1,2), dtype=dtype_L1)
arr
array((1., 2), dtype=[('ts', '<f4'), ('s_id', '<u2')]) ##### CORRECT

Huups：由于unit16 声明，-2 被解释为65534：

arr2 = np.array((1,-2), dtype=dtype_L1)
arr2
array((1., 65534), dtype=[('ts', '<f4'), ('s_id', '<u2')]) ##### -2 interpreted wrongly

numpy 中是否有一种方法可以执行类似于 dtype 检查 的操作，以查看所有输入是否与 standard ranges 匹配？

所以它会检查unit16 字段是否为“无符号整数（0 到 65535）”，否则会设置默认值？

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy dtype

【解决方案1】：

有几个检查数据类型范围的函数，请参阅here。整数和浮点数据类型分别有np.iinfo 和np.finfo。例如：

info = np.iinfo(np.uint16)

info
>>> iinfo(min=0, max=65535, dtype=uint16)

而min 和max 属性可以通过info.min 等方式访问。

【讨论】：