在本文中，我们将详细介绍在将楼层分割与NumPy一起使用时，为什么会显示dtype的各个方面，并为您提供关于即使它是本机类型？的相关解答，同时，我们也将为您带来关于DOCTYPE（文档类型）的作用是什

在本文中，我们将详细介绍在将楼层分割与NumPy一起使用时，为什么会显示dtype的各个方面，并为您提供关于即使它是本机类型？的相关解答，同时，我们也将为您带来关于DOCTYPE（文档类型）的作用是什么？、numpy dtype中的> <符号是什么意思？、Numpy dtype怎么使用、NumPy ndarray dtype的类型提示？的有用知识。

• 在将楼层分割与NumPy一起使用时，为什么会显示dtype（即使它是本机类型）？
• DOCTYPE（文档类型）的作用是什么？
• numpy dtype中的> <符号是什么意思？
• Numpy dtype怎么使用
• NumPy ndarray dtype的类型提示？

在将楼层分割与NumPy一起使用时，为什么会显示dtype（即使它是本机类型）？

>>> import numpy as np
>>> np.arange(5)
array([0,1,2,3,4])
>>> np.arange(5).dtype
dtype('int32')

>>> np.arange(5) + 3
array([3,4,5,6,7])

>>> np.arange(5) // 3
array([0,1],dtype=int32)
>>> np.arange(5) % 3
array([0,dtype=int32)

DOCTYPE（文档类型）的作用是什么？

　　Doctype可声明三种DTD类型，分别表示严格版本、过渡版本以及基于框架的 HTML 文档。

　　由于历史的原因，浏览器对页面的渲染方式是不一样的。在W3C标准出来之前，浏览器对页面的渲染没有同一的标准，产生了差异，quirks mod（混杂模式或者兼容模式），但在W3C标准出台之后，浏览器对页面的渲染有了同一的标准即（严格模式或标准模式）。但是为了保证以前就得页面仍然正常显示，有的浏览器就保存了这两种渲染模式（标准兼容模式）。那么究竟采用哪一种方式进行渲染，就要看DOCTYPE生命中的DTD。　　

1、文档类型定义（DTD）Document Type Definition

　　是一套为了进行程序间的数据交换而建立的关于标记符的语法规则。
　　可通过比较文档和文档类型定义文件来检查文档是否符合规范，元素和标签使用是否正确。

2、两种呈现模式：标准模式和混杂模式

　　在标准模式中，浏览器以其支持的最高标准呈现页面；
　　在混杂模式中，页面以一种比较宽松的向后兼容(兼容老的版本)的方式显示。混杂模式通常模拟老式浏览器的行为以防止老站点无法工作。

3、模式触发

　　浏览器根据DOCTYPE是否存在以及使用的哪种DTD来选择要使用的呈现方法。
　　 如果XHTML、HTML 4.01文档包含形式完整的DOCTYPE，那么它一般以标准模式呈现。
　　包含过渡DTD和URI的DOCTYPE也导致页面以标准模式呈现，但是有过渡DTD而没有URI会导致页面以混杂模式呈现。
　　DOCTYPE不存在或形式不正确会导致HTML和XHTML文档以混杂模式呈现。

html5既然没有DTD，也就没有严格模式与宽松模式的区别，html5有相对宽松的语法，事实上，已经尽可能大的实现了向后兼容。

numpy dtype中的> <符号是什么意思？

是什么区别dtype=''f''，dtype=''f4''，dtype=''>f4''，dtype''<f4''？语法在类型文档中没有解释（除了’f’是’float32’的简写）；它在记录的页面中得到了广泛的使用，但是>/的含义在此<也无法解释。

经过一番实验，我发现

    In [13]: a = np.array([1.0], dtype=''f'')    In [15]: print(a.dtype)    float32

和

    In [16]: a = np.array([1.0], dtype=''<f4'')    In [17]: print(a.dtype)    float32

但

    In [18]: a = np.array([1.0], dtype=''>f4'')    In [19]: print(a.dtype)    >f4

它使我相信这些不是等效的，这可能是我对外部库所面临问题的解释。

答案1

字节序。

< =小字节序（LSB优先）

> =大端（MSB在前）

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generation/numpy.dtype.byteorder.html

Numpy dtype怎么使用

这篇文章主要介绍“Numpy dtype怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Numpy dtype怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Numpy dtype怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

查看数据类型

print(image.dtype)

unit8 转换成 float32

先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数

import numpy as np
image = image.astype(np.float32) / 255

float32 转换成 uint8

每个数乘以255，再转化为uint8

import numpy as np
image = (image * 255).astype(np.uint8)

到此，关于“Numpy dtype怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注小编网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

NumPy ndarray dtype的类型提示？

def foo(bar: List[int]):
   ...

def foo(bar: np.ndarray[np.bool]):
   ...

> np.ndarray[np.bool]) (...) TypeError: 'type' object is not subscriptable

关于在将楼层分割与NumPy一起使用时，为什么会显示dtype和即使它是本机类型？的介绍已经告一段落，感谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于DOCTYPE（文档类型）的作用是什么？、numpy dtype中的> <符号是什么意思？、Numpy dtype怎么使用、NumPy ndarray dtype的类型提示？的相关信息，请在本站寻找。