Python <type 'numpy.string_'> 和 <type 'str'> 类型有什么区别？
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What is the difference between the types <type 'numpy.string_'> and <type 'str'>?
提问by Blunt
Is there a difference between the types <type 'numpy.string_'>and <type 'str'>?
类型<type 'numpy.string_'>和之间有区别<type 'str'>吗？
采纳答案by Alex Riley
numpy.string_is the NumPy datatype used for arrays containing fixed-width byte strings. On the other hand, stris a native Python type and can not be used as a datatype for NumPy arrays*.
numpy.string_是用于包含固定宽度字节字符串的数组的 NumPy 数据类型。另一方面，str是本机 Python 类型，不能用作 NumPy 数组*的数据类型。
If you create a NumPy array containing strings, the array will use the numpy.string_type (or the numpy.unicode_type in Python 3). More precisely, the array will use a sub-datatype of np.string_:
如果您创建一个包含字符串的 NumPy 数组，该数组将使用该numpy.string_类型（或numpy.unicode_Python 3 中的类型）。更准确地说，该数组将使用以下子数据类型np.string_：
>>> a = np.array(['abc', 'xy'])
>>> a
array(['abc', 'xy'], dtype='<S3')
>>> np.issubdtype('<S3', np.string_)
True
In this case the datatype is '<S3': the <denotes the byte-order (little-endian), Sdenotes the string type and 3indicates that each value in the array holds up to three characters (or bytes).
在这种情况下，数据类型是'<S3'：the<表示字节顺序（little-endian），S表示字符串类型并3表示数组中的每个值最多包含三个字符（或字节）。
One property that np.string_and strshare is immutability. Trying to increase the length of a Python strobject will create a new object in memory. Similarly, if you want fixed-width NumPy array to hold more characters, a new larger array will have to be created in memory.
np.string_和str共享的一个属性是不变性。尝试增加 Pythonstr对象的长度将在内存中创建一个新对象。同样，如果您希望固定宽度的 NumPy 数组容纳更多字符，则必须在内存中创建一个新的更大的数组。
* Note that it is possible to create a NumPy objectarray which contains referencesto Python strobjects, but such arrays behave quite differently to normal arrays.
* 请注意，可以创建一个object包含对 Python对象的引用的 NumPy数组str，但此类数组的行为与普通数组完全不同。
