numpy在包含多个dtype时如何确定数组数据类型？

Question

我正在尝试使用 numpy，当使用内置方法 dtype.Following 我得到的几个结果时，我遇到了以下数据类型。你能解释一下u11是什么意思吗

a1 = np.array([3,5,'p'])
print(a1.dtype)

o/p = >U11

Answer 1

作为PyArrayObject类型的Numpy 的数组对象具有一个NPY_PRIORITY属性，该属性表示类型的优先级，dtype如果它包含具有异构数据类型的项目，则应将其视为数组的优先级。您可以使用PyArray_GetPriorityAPI访问此优先级 ，__array_priority__如果不存在该名称的属性，则该API 返回obj 或 def的属性（转换为双精度值）。在这种情况下，Unicode 比整数类型具有更高的优先级，这就是为什么a1.dtype返回U11.

现在，关于U11或 一般而言U#，它由两部分组成。在U其中表示的Unicodedtype和#表示它可以容纳元件的数量。不过，这在不同的平台上可能会有所不同。

In [45]: a1.dtype
Out[45]: dtype('<U21')  # 64bit Linux

In [46]: a1.dtype.type  # The type object used to instantiate a scalar of this data-type. 
Out[46]: numpy.str_

In [49]: a1.dtype.itemsize
Out[49]: 84 # 21 * 4

在文档https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/arrays.dtypes.html#data-type-objects-dtype 中阅读有关字符串类型和其他数据类型对象的更多详细信息。