array中有dtype不显示

如果数组中的dtype不显示，可能是因为数组中的元素类型都相同，因此numpy默认使用该类型作为dtype。例如，如果数组中的所有元素都是整数，则numpy将默认使用int32作为dtype，而无需明确指定。

如果您想查看数组的dtype，可以使用dtype属性。例如，对于以下数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

您可以使用以下代码查看其dtype：

print(arr.dtype)

这应该会输出`int64`，因为在大多数情况下，numpy会使用int64作为默认整数类型。

相关问题

列表显示这个怎么办array([1., 0.], dtype=float32)

如果你想要以更可读的方式显示这个列表的内容，可以使用以下代码：

my_array = array([1., 0.], dtype=float32)
print(list(my_array))

这将会输出`[1.0, 0.0]`，其中每个数字都是以浮点数的形式显示。如果你想要输出整数形式的列表，可以使用以下代码：

my_array = array([1., 0.], dtype=float32)
print([int(x) for x in my_array])

这将会输出`[1, 0]`。

shared_array 怎么在核函数中输出显示

在核函数中，共享内存数组`shared_array`通常用于在线程块内部共享数据。由于共享内存是每个线程块独立的，因此无法直接在核函数中输出显示。

如果您想在核函数中查看和调试共享内存数组的内容，可以使用`numba.cuda.syncthreads()`函数。这个函数可以用来同步线程块中的所有线程，以确保所有线程都执行到这个点。

以下是一个示例代码，展示了如何在核函数中使用`syncthreads()`函数输出共享内存数组的内容：

import numba.cuda as cuda

@cuda.jit
def my_kernel(output):
    # 定义共享内存数组
    shared_array = cuda.shared.array(shape, dtype)

    # 在共享内存数组中进行计算
    # ...

    # 同步线程块中的所有线程
    cuda.syncthreads()

    # 输出共享内存数组的内容
    if cuda.threadIdx.x == 0:
        print(shared_array)

# 定义数组的形状和数据类型
shape = (10,)
dtype = numba.float32

# 调用核函数
my_kernel[blocks, threads](output)

在这个示例中，`syncthreads()`函数用于确保所有线程都执行到这个点。然后，只有线程索引为0的线程才会输出共享内存数组的内容。

请注意，由于共享内存是每个线程块独立的，因此在核函数中使用`print`语句只能在主机上看到输出结果，而无法在设备上直接显示。如果您想在设备上查看共享内存数组的内容，可以将其复制到主机上，并在主机上进行打印操作。