質問: numpyを使った要素の型の混同は、避けるべきなのか -------------------------- 以下のリンクで、numpyでは「要素の型を混在させることができません」とあったのですが実際に、試してみると可能ではあります。(私の理解が誤っている?) 多くのケースでは大多数の同質データをまとめたいので、numpyを使うわけであり、必然的に型も同じになるかと思いますが、 データの状況次第で、同質ではないデータが混ざることがあるかと思いますが、以下のどちらが推奨されているのでしょうか (皆様の実感ベース、経験ベースで構いません) * 1可能であればデータ型を揃えてからnumpyで読み込む * 2numpyでとりあえず読み込んでから、クレンジングする numpyの仕様的には、[1,2,3,] 該当リンク ### 該当のソースコード ``` import numpy as np x=np.array([1,2,3]) print("type of x is ",x.dtype,end='\n\n') print(x) y=np.array([1,2,3,"this is good"]) print(y) print("type of y is ",y.dtype,end='\n\n') ```
回答: これ、実際には無理矢理 numpy で設定できる型に揃えられていませんか? ``` print(x[0] * 2) print(y[0] * 2) ```