为什么有两个np.int64s公司在numpy.core.numeric.\u typelessdata（为什么是数字.int64不是numpy.int64？)

Question

这不是一个问题，而是一个好奇心。在

在64位linux上的解释器中，我可以执行

In [10]: np.int64 == np.int64
Out[10]: True

In [11]: np.int64 is np.int64
Out[11]: True

太好了，正是我所期待的。 但是我发现了numpy.core.numeric模块

^{pr2}$

奇怪为什么数字.int64进去两次？让我们调查一下。在

In [23]: _typelessdata[0] is _typelessdata[-1]
Out[23]: False
In [24]: _typelessdata[0] == _typelessdata[-1]
Out[24]: False
In [25]: id(_typelessdata[-1])
Out[25]: 139990931572128
In [26]: id(_typelessdata[0])
Out[26]: 139990931572544
In [27]: _typelessdata[-1]
Out[27]: numpy.int64
In [28]: _typelessdata[0]
Out[28]: numpy.int64

哇哦，他们不一样。这是怎么回事？为什么有两个np.int64是的？在

Answer 1

Here是在numeric.py内构造_typelessdata的行：

_typelessdata = [int_, float_, complex_]
if issubclass(intc, int):
    _typelessdata.append(intc)

if issubclass(longlong, int):
    _typelessdata.append(longlong)

intc是一个与C兼容的（32位）有符号整数，int是本机Python 整数，可能是32位或64位，具体取决于平台。在

• 位{32位Python也是本机类型 issubclass(intc, int)返回True，而intc被附加到_typelessdata， 结果是这样的：

  ^{pr2}$

  注意_typelessdata[-1] is numpy.intc，而不是{}。

• 在64位系统中，int是64位，因此issubclass(longlong, int)返回{}，并且longlong被附加到_typelessdata，结果是：

  [numpy.int64, numpy.float64, numpy.complex128, numpy.int64]
  

  在这种情况下，正如Joe所指出的，(_typelessdata[-1] is numpy.longlong) == True。

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更大的问题是为什么_typelessdata的内容是这样设置的。 我在numpy源代码中唯一能找到_typelessdata的地方 实际使用的是this line在^{}的定义内 在同一个文件中：

skipdtype = (arr.dtype.type in _typelessdata) and arr.size > 0

_typelessdata的目的是确保np.array_repr正确地打印dtype恰好与（依赖于平台的）本机Python整数类型相同的数组的字符串表示。在

例如，在32位系统中，int是32位：

In [1]: np.array_repr(np.intc([1]))
Out[1]: 'array([1])'

In [2]: np.array_repr(np.longlong([1]))
Out[2]: 'array([1], dtype=int64)'

而在64位系统中，int是64位：

In [1]: np.array_repr(np.intc([1]))
Out[1]: 'array([1], dtype=int32)'

In [2]: np.array_repr(np.longlong([1]))
Out[2]: 'array([1])'

上面一行中的arr.dtype.type in _typelessdata检查可确保为适当的依赖于平台的本机整数dtypes跳过打印{}。在

Answer 2

我不知道它背后的全部历史，但第二个int64实际上是{}。在

In [1]: import numpy as np

In [2]: from numpy.core.numeric import _typelessdata

In [3]: _typelessdata
Out[4]: [numpy.int64, numpy.float64, numpy.complex128, numpy.int64]

In [5]: id(_typelessdata[-1]) == id(np.longlong)
Out[5]: True

numpy.longlong应该是directly correspond to C's ^{} type。C的long long被指定为至少64位宽，但确切的定义由编译器决定。在

我的猜测是numpy.longlong在大多数系统上是numpy.int64的另一个实例，但是如果C编译器将long long定义为比64位更宽的内容，则允许它是不同的。在