data_array.dtype.name用法和参数

`data_array.dtype.name` 是一个用于获取 NumPy 数组（`data_array`）中元素的数据类型名称的属性。

参数：无

用法示例：

import numpy as np

data_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(data_array.dtype.name)  # 输出：int64

data_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
print(data_array.dtype.name)  # 输出：float64

data_array = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(data_array.dtype.name)  # 输出：str_

在上述示例中，我们创建了不同类型的 NumPy 数组，并使用 `dtype.name` 获取了每个数组元素的数据类型名称。对于整数数组，其名称为 "int64"，对于浮点数数组，其名称为 "float64"，对于字符串数组，其名称为 "str_"。

相关问题

def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset解释一下

这是一段 Python 代码，使用了 GDAL 库来将 Numpy 数组中的图像数据写入到 GeoTIFF 格式的栅格文件中。下面是代码的具体解释：

- 第 1 行：定义了一个名为 writeTiff 的函数，该函数接受 4 个参数，分别是图像数据、仿射变换参数、投影信息和输出文件路径。
- 第 2~5 行：根据图像数据的数据类型确定输出文件中像素值的数据类型，支持的数据类型包括 8 位整型、16 位无符号整型和 32 位浮点型。
- 第 6~12 行：根据图像数据的维度确定输出文件中的波段数、高度和宽度，如果图像数据是二维的，则将其转换为三维。
- 第 14~16 行：创建一个 GTiff 驱动的数据集，其大小、波段数和数据类型与输入参数相同。
- 第 17~18 行：将输入参数中的仿射变换参数和投影信息写入到输出文件中。
- 第 19~22 行：循环遍历各个波段，将图像数据写入到数据集的对应波段中。
- 第 23 行：释放数据集的内存空间，以便输出文件能够被正常关闭。

def Land_cover_pred_plot(array_folder,raster_file, reference_file,ML_algo, plot = False): df_train , train_array = get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file) df_train = df_train.dropna() print(df_train) train_array = np.array(train_array, dtype=object) tile_df = pd.DataFrame() for i, array in enumerate(train_array[0]): # print(train_array[i], train_array_name[i]) tile_df[train_array[1][i]] = np.nan_to_num(array.ravel(), copy=False) # print(train_array[0][i], train_array[1][i]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop('type' , axis = 1),df_train['type'],test_size = 0.1) print(X_train) ML_algo.fit(X_train,y_train) test_pred = ML_algo.predict(X_test) confusion_mat = confusion_matrix(y_test,test_pred) classification_repo = classification_report(y_test, test_pred) test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred) print("Confusion Matri : \n", confusion_mat) print("Classification Report : \n", classification_repo) print("Accuracy on Test : ", test_acc) pred_array = ML_algo.predict(tile_df) mask_array = np.reshape(pred_array, train_array[0][0].shape) class_sum = [] for i,j in enumerate(df_train['type'].unique()): sum = (mask_array == j).sum() class_sum.append([j,sum]) print(class_sum) print(mask_array) if plot == True: arr_f = np.array(mask_array, dtype = float) arr_f = np.rot90(arr_f, axes=(-2,-1)) arr_f = np.flip(arr_f,0) plt.imshow(arr_f) plt.colorbar() return mask_array

该函数是一个用于地表覆盖预测和绘图的函数。它需要一个包含训练数据的文件夹路径，一个栅格文件和一个参考文件作为输入。它还需要一个机器学习算法和一个布尔值作为是否要绘制图表的标志。函数调用 get_data_eval 函数来获取训练数据，并使用 train_test_split 函数将其分成训练集和测试集。然后，使用机器学习算法来拟合训练数据，预测测试数据，并计算准确度、混淆矩阵和分类报告。最后，使用训练后的模型来预测栅格文件中的地表覆盖，并将结果绘制成图表（如果 plot 参数为 True）。函数返回预测结果的数组。