Numpyのdtypeについて

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

行動規範の内容に同意します

回答2件

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

hayataka2049

総合スコア30933

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'>