Wertzuweisung eines Wertes zu einer Variablen:

Gast #3848141
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Hi,
ich möchte einer Variable einen Wert zuweisen - in Python. Wie geht das?
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import numpy as np
2
variable = np.int16()
3

4
variable.set() <--- Diese Methode gibt es nicht. 
5

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Mache ich jetzt:
7

8
variable = 10, dann wird daraus wieder ein Integer und variable ist nicht mehr ein np.int16()
Gast #3848166
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Daniel schrieb:
> Versuch mal 10.0, oder warte auf die Anwort von jemandem, der sich
> wirklich auskennt :-)

wenn ich 10.0 eingebe, dann mache ich aus der Variable einen float und 
es ist nicht mehr ein Numpy-Datentyp. Also ist die Antwort von Dir 
leider überhaupt nicht brauchbar. Ich warte also auf die Antwort von 
jemanden, der sich auskennt.
Moderator #3848179
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M.W. gibt es keine Methode, um den Wert von Numpy-Skalaren zu
überschreiben. Aber du kannst natürlich jederzeit einen neuen Skalar
erzeugen:
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>>> variable = np.int16(123)
2
>>> variable
3
123
4
>>> type(variable)
5
<class 'numpy.int16'>
6
>>> variable = np.int16(456)
7
>>> variable
8
456
9
>>> type(variable)
10
<class 'numpy.int16'>
Gast #3848220
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Hapex IRI schrieb:
> ich möchte einer Variable einen Wert zuweisen - in Python. Wie geht das?
1
variable = wert
so einfach ist das.

Hapex IRI schrieb:
> variable = np.int16()
>
> variable.set() <--- Diese Methode gibt es nicht.
>
> Mache ich jetzt:
>
> variable = 10, dann wird daraus wieder ein Integer und variable ist
> nicht mehr ein np.int16()
Herzlichen Glueckwunsch. Du hast so eben herausgefunden das Variablen in 
Python keinen festen Typ haben.

Hapex IRI schrieb:
> wenn ich 10.0 eingebe, dann mache ich aus der Variable einen float und
> es ist nicht mehr ein Numpy-Datentyp.
Schau in die Doku: 
http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html
1
Data-types can be used as functions to convert python numbers to array scalars (see the array scalar section for an explanation), python sequences of numbers to arrays of that type, or as arguments to the dtype keyword that many numpy functions or methods accept. Some examples:
2
>>>
3

4
>>> import numpy as np
5
>>> x = np.float32(1.0)
6
>>> x
7
1.0
8
>>> y = np.int_([1,2,4])
9
>>> y
10
array([1, 2, 4])
11
>>> z = np.arange(3, dtype=np.uint8)
12
>>> z
13
array([0, 1, 2], dtype=uint8)

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