jupyter的type函数
时间: 2024-02-05 13:47:45 浏览: 116
在upyter笔记本中,可以使用Python内置的`type()`函数来获取对象的类型信息。该函数返回一个表示对象类型的字符串。例如,对于一个名为`obj`的对象,可以使用`type(obj)`来获取其类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [PyTorch1.7安装及基础 torchvision jupyter查看函数源码](https://blog.csdn.net/m0_67105022/article/details/123028208)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
jupyter中array函数的dtype
在Jupyter Notebook中,特别是在使用NumPy库的时候,`array`函数创建的是数组(Array)。当你创建一个数组时,会指定它的数据类型(dtype,Data Type),这决定了数组能够存储哪种类型的元素。常见的数据类型包括:
- `int`: 整型,如`int8`, `int16`, `int32`, `int64`
- `float`: 浮点型,如`float16`, `float32`, `float64`
- `complex`: 复数类型
- `bool`: 布尔类型
- `object`: 可变对象类型,例如字符串、Python原生对象等
- `string_` 或 `unicode_`: 字符串类型,取决于NumPy版本
- 其他特定的科学计算类型,如`datetime64`, `timedelta64`
创建数组时,你可以通过`dtype`参数来指定,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个整数数组
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print(arr_int.dtype) # 输出:int32
# 创建一个浮点数数组
arr_float = np.array([1.0, 2.5, 3.7], dtype=np.float64)
print(arr_float.dtype) # 输出:float64
```
jupyter notebook设置函数参数提示
在Jupyter Notebook中,为了提供函数参数的提示信息,通常使用`functools`模块中的`wraps`装饰器和`argparse`库来增强函数的文档字符串(docstring)。这样可以让调用者在输入函数时看到参数的描述和类型。以下是设置函数参数提示的基本步骤:
1. 首先,确保已经导入了`functools`和`argparse`模块:
```python
from functools import wraps
import argparse
```
2. 当定义一个函数时,添加详细的`__doc__`(即docstring):
```python
def my_function(param1: str, param2: int, param3: float, /):
"""
这是一个带有参数提示的函数示例。
参数:
param1: 字符串类型,表示第一个参数
param2: 整数类型,表示第二个参数,默认值为0
param3: 浮点数类型,表示第三个参数,默认值为0.0
示例:
```
my_function('example', 10, 3.14)
```
"""
# 函数体...
```
这里,`/`符号用于标明参数是位置参数,非关键字参数,`type`后的括号用于指定参数类型。
3. 使用`argparse.ArgumentParser`来创建一个命令行解析器,如果想模拟命令行接口:
```python
def add_argument_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
parser = argparse.ArgumentParser(description=func.__doc__)
parser.add_argument('param1', type=str, help='第一个参数')
parser.add_argument('param2', type=int, default=0, help='第二个参数')
parser.add_argument('param3', type=float, default=0.0, help='第三个参数')
args = parser.parse_args(args)
return func(args.param1, args.param2, args.param3)
return wrapper
@add_argument_decorator
def my_function_with_argparse(*args, **kwargs):
...
```
现在,当你在Jupyter Notebook中尝试调用`my_function_with_argparse`,它将显示参数提示,并且支持命令行风格的参数传递。
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