Como faço para descobrir se uma matriz numpy contém inteiros?

Question

Eu sei que há uma solução simples para isso, mas não consigo encontrá-lo no momento.

Dada uma matriz numpy, eu preciso saber se a matriz contém números inteiros.

Verificar o dtipo por si só não é suficiente, uma vez que existem vários dtypes int (int8, int16, int32, int64 ...).

Answer 1

encontrou na numpy livro ! Página 23:

Os outros tipos na hierarquia de fi ne determinadas categorias de tipos. Essas categorias podem ser úteis para testar se ou não o objeto retornado por self.dtype.type é de uma determinada classe (usando issubclass).

issubclass(n.dtype('int8').type, n.integer)
>>> True
issubclass(n.dtype('int16').type, n.integer)
>>> True

Answer 2

Verificar se há um tipo inteiro não funciona para carros alegóricos que são números inteiros, por exemplo, 4. melhor solução é np.equal(np.mod(x, 1), 0), como em:

>>> import numpy as np
>>> def isinteger(x):
...     return np.equal(np.mod(x, 1), 0)
... 
>>> foo = np.array([0., 1.5, 1.])
>>> bar = np.array([-5,  1,  2,  3, -4, -2,  0,  1,  0,  0, -1,  1])
>>> isinteger(foo)
array([ True, False,  True], dtype=bool)
>>> isinteger(bar)
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
    True,  True,  True], dtype=bool)
>>> isinteger(1.5)
False
>>> isinteger(1.)
True
>>> isinteger(1)
True

Answer 3

Isso também funciona:

  n.dtype('int8').kind == 'i'

Answer 4

issubdtype de Numpy () função pode ser usado da seguinte maneira:

import numpy as np

size=(3,3)
A = np.random.randint(0, 255, size)
B = np.random.random(size)

print 'Array A:\n',  A
print 'Integers:', np.issubdtype(A[0,0], int)
print 'Floats:', np.issubdtype(A[0,0], float)

print '\nArray B:\n',  B
print 'Integers:', np.issubdtype(B[0,0], int)
print 'Floats:', np.issubdtype(B[0,0], float)

Resultados:

Array A:
[[  9 224  33]
 [210 117  83]
 [206 139  60]]
Integers: True
Floats: False

Array B:
[[ 0.54221849  0.96021118  0.72322367]
 [ 0.02207826  0.55162813  0.52167972]
 [ 0.74106348  0.72457807  0.9705301 ]]
Integers: False
Floats: True

PS. Tenha em mente que os elementos de um array são sempre do mesmo tipo de dados.

Answer 5

Enquanto a resposta aceita a partir de 2009 ainda é válido, há um novo e melhorado solução a partir de v0.19 numpy, lançado em setembro de 2014:

Todos os tipos numpy numéricos estão agora registrados com o tipo de hierarquia no módulo números python.

Isto permite verificar o dtype contra Python do numéricos classes de base abstrata .

isinstance(np.dtype('int8'), numbers.Integral)
issubclass(np.dtype('int32').type, numbers.Integral)

Você pode testar contra numbers.Complex, numbers.Real e numbers.Integral.

P.S. Como você não precisa de acesso .type mais você pode encurtar sua linha por alguns personagens agora. ;)