用python给出能够得出数组类型的代码

在Python中，可以使用NumPy库来创建数组，并且可以使用`dtype`属性来得到数组的数据类型。以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 获取数组类型
arr_type = arr.dtype

# 打印数组类型
print("数组类型为：", arr_type)

输出结果为：

数组类型为： int64

其中，`dtype`属性存储了数组的数据类型，它可以是`int`、`float`、`bool`等数据类型，也可以是它们的组合，如`int64`、`float32`、`bool_`等。

相关问题

写出Python lightgbm得出数据集特征重要性的代码

在LightGBM中，你可以使用`feature_importance`属性来获取数据集特征的重要性。这是一个简单的例子：

import lightgbm as lgb

# 假设你已经有了训练好的LGBM模型model和原始数据集X_train
# 还有一个列名列表col_names对应于你的特征

# 训练模型
lgb_model = lgb.LGBMClassifier()  # 或者其他类型的LGBM模型，如lgb.LGBMRegressor()
lgb_model.fit(X_train, y_train)  # y_train是你对应的标签

# 获取特征重要性
feature_importance = lgb_model.feature_importances_
sorted_features = sorted(zip(feature_importance, col_names), reverse=True)

for importance, feature in sorted_features:
    print(f"特征：{feature}, 重要性：{importance:.4f}")

这里的`feature_importance`是一个数组，表示每个特征对模型预测的影响程度。`sorted_features`则是一个按重要性降序排列的元组列表。

设计一套方案，确认python的内置基本数据类型list采用的是哪种存储结构。首先给出设计方案和思路，然后给出代码，最后是结论

根据Python官方文档，list采用的是动态数组的存储结构。具体实现方式是：在内存中开辟一段连续的空间，用于存储元素，当元素数量超过当前空间大小时，会重新分配更大的空间，并将原有元素复制到新的空间中。

设计方案和思路：
1. 首先，我们需要了解Python中list的基本特性和存储方式。
2. 接着，我们可以通过编写简单的代码，来验证list的存储结构。
3. 最后，我们可以得出结论，确认Python的内置基本数据类型list采用的是动态数组的存储结构。

代码如下：

# 创建一个空列表
my_list = []

# 向列表中添加元素
my_list.append(1)
my_list.append(2)
my_list.append(3)

# 打印列表
print(my_list)

# 输出列表长度
print(len(my_list))

结论：
根据上述代码和Python官方文档，我们可以得出结论：Python的内置基本数据类型list采用的是动态数组的存储结构。