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为什么numpy.dtype('float64')很特殊?

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为什么numpy.dtype('float64')很特殊?

如果您想将任意对象与

None
python中的对象进行完全比较,则需要使用:

object is None

像在这种情况下一样,任何对象都可能会覆盖其比较运算符以不执行您期望的操作。

至于为什么,dtype(’float64’)在dtypes的上下文中等效于None,就像dtypes等同于typestrings一样

np.dtype('i4') == 'i4'True

平等不是身份。

至于为什么

dtype(None) ==dtype('float64')
,numpy中的许多函数都有
dtype=None
关键字参数。在大多数情况下,这意味着默认dtype为
dtype(None)
。一个例子是
np.zeros
。但是也有例外,例如当可以从参数推断出dtype时,例如
np.arange(10)
默认dtype将为整数类型的情况(
np.intp
我认为)。



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