numpyで値の型を指定したつもりが

TFRecordでたくさんの浮動小数点数を扱う
↑これに関連するnumpyの話。

numpyで配列を作る時に空の配列を用意してそこに値を入れていく、ってのをやろうとしたんだけど、この場合、最初の空の配列をどうするのか？いくつかあるみたいでこれが定番！というのがよくわからなかったんだが、とりあえずzerosを使うことにした。それ自体はいいんだと思うが、、、

↓これを実行すると

{
    a = 1.
    b = 2.
    arr = np.zeros([0] , dtype=np.float32)
    arr = np.append(arr, a)
    arr = np.append(arr, b)

    print(type(a))
    print(arr)
    print(type(arr[0]))
}

<class ‘float’>
[ 1. 2.]
<class 'numpy.float64'>　←な、なんですとー？！

↑こんな結果になる。
zerosのところで型指定して32bitの値が入るんだろうと思いきや、appendで入る値は64bitのままになってる。

これになかなか気付かず、TensorFlowのTFRecordで作成したデータが意図通りに読み込めずにうんうんと悩んでた。

arr = np.append(arr , np.float32(a))
のようにキャストすればいけた、、、けど、じゃあzerosでの指定はなんやねん？！


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