Q&A
Numpy配列のobjectって結局何ですか？正体がよくわかりません（Pandasでも同様）
objectの例
Python
1> train_df_x 2array([[8200, None, None, ..., 0, 0, 0], 3 [7000, None, None, ..., 0, 1, 0], 4 [None, None, None, ..., 0, 0, 0], 5 ..., 6 [12700, None, None, ..., 0, 0, 0], 7 [None, None, None, ..., 0, 0, 0], 8 [None, None, None, ..., 0, 0, 0]], dtype=object) 9> type(train_df_x[0][-1]) 10int
floatの例
Python
1> train_df_x.astype(float) 2array([[8.2e+03, nan, nan, ..., 0.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00], 3 [7.0e+03, nan, nan, ..., 0.0e+00, 1.0e+00, 0.0e+00], 4 [ nan, nan, nan, ..., 0.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00], 5 ..., 6 [1.27e+04, nan, nan, ..., 0.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00], 7 [ nan, nan, nan, ..., 0.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00], 8 [ nan, nan, nan, ..., 0.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00]]) 9 10> type(train_df_x.astype(float)[0][-1]) 11numpy.float64
回答2件
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pythonのオブジェクト（普通のインスタンス）が格納されています（実際に格納されているのは参照ですが）。要するに、なんでも入れられます。
python3のクラスは基本的にobjectクラスを継承していますので、object型として格納されるのだと思います（アバウトな説明）。
以下の例を見てください。
python
1>>> import numpy as np 2>>> a = np.array([1,2,3]) 3>>> b = np.array([4,5,6], dtype=object) 4>>> a 5array([1, 2, 3]) 6>>> b 7array([4, 5, 6], dtype=object) 8>>> type(a[0]) 9<class 'numpy.int64'> 10>>> type(b[0]) 11<class 'int'> 12>>> c = np.array([{"hoge":"fuga"}, 42, range(10)]) 13>>> c 14array([{'hoge': 'fuga'}, 42, range(0, 10)], dtype=object)
投稿2019/05/14 05:06
編集2019/05/14 05:07
総合スコア30939
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通常はその型の値が実際に格納されるのに対し、dtype=objectの場合はその参照値(ポインタ)が格納されます。
参考：What does dtype=object mean while creating a numpy array?
以下の検証コードにおいて、文字列を格納した場合がわかりやすいかと思います。
Python
1import numpy as np 2 3a = np.array(['ABCDE']) 4print(a.nbytes) # 20 文字列長に比例 5print(type(a[0])) # <class 'numpy.str_'> 6 7a = np.array(['ABCDE'], dtype=object) 8print(a.nbytes) # 8 文字列長で不変 9print(type(a[0])) # <class 'str'> 10 11a = np.array([123]) 12print(a.nbytes) # 4 実値の格納サイズ 13print(type(a[0])) # <class 'numpy.int32'> 14 15a = np.array([123], dtype=object) 16print(a.nbytes) # 8 ポインタの格納サイズ 17print(type(a[0])) # <class 'int'>
投稿2019/05/14 04:05
総合スコア38352
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