Python：自动选择适当的数据类型大小(int)

概述我正在用Python和numpy分配一个(可能很大的)零矩阵.我计划在其中放置从1到N的无符号整数.N变化很大：很容易从1到100万,甚至更多.在矩阵初始化之前我知道N.如何选择矩阵的数据类型,以便我知道它可以保存大小为N的(无符号)整数？此外,我想选择最小的这种数据类型.例如,如果N是1000,我会选择np.dtype('uint16').如果N是240,

我正在用Python和numpy分配一个(可能很大的)零矩阵.我计划在其中放置从1到N的无符号整数.

N变化很大：很容易从1到100万,甚至更多.

在矩阵初始化之前我知道N.如何选择矩阵的数据类型,以便我知道它可以保存大小为N的(无符号)整数？

此外,我想选择最小的这种数据类型.

例如,如果N是1000,我会选择np.dtype(‘uint16’).如果N是240,则uint16可以工作,但是uint8也可以工作,并且是我可以用来保存数字的最小数据类型.

这是我初始化数组的方式.我正在寻找SOMETHING_DEPENDING_ON_N：

import numpy as np# N is kNown by some other calculation.lbls = np.zeros( (10,20),dtype=np.dtype( SOMETHING_DEPENDING_ON_N ) )

干杯！

啊哈！

刚刚意识到numpy v1.6.0有np.min_scalar_type,documentation.D’哦！ (虽然答案仍然有用,因为我没有1.6.0).最佳答案写一个简单的函数来完成这项工作怎么样？

import numpy as npdef type_chooser(N):    for dtype in [np.uint8,np.uint16,np.uint32,np.uint64]:        if N <= dtype(-1):            return dtype    raise Exception('{} is really big!'.format(N))

用法示例：

>>> type_chooser(255)

总结

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