数据类型

每个集合必须有一个单一的数据类型，由 .dtype 属性指示。

定义的数据类型有：

• 布尔值

• UINT8

• UINT16

• UINT32

• UINT64

• INT8

• INT16

• INT32

• INT64

• FP32 (float32)

• FP64 (float64)

• FC32 (复数 float32) (Windows 不支持)

• FC64 (complex float64) (不支持在Windows上)

graphblas.dtypes 命名空间包含这些数据类型的对象。

每个定义的类型都有一个字符串表示（通过.name访问）， 一个对应的numpy dtype（通过.np_type访问），以及一个对应的 numba dtype（通过.numba_type访问）。

在API调用中需要数据类型时，可以使用字符串或numpy或numba dtype来代替实际的数据类型对象。此外，Python内置的bool、int和float也可以使用。int表示INT64，float表示FP64。

用户定义类型

python-graphblas 支持用户定义的类型。

首先创建一个自定义的numpy数据类型。然后在graphblas.dtypes命名空间中注册它。

NP_Point = np.dtype([("x", np.int64), ("y", np.int64)], align=True)
Point = gb.dtypes.register_new("Point", NP_Point)
# Create a 10-element sparse vector holding Points
v = gb.Vector(Point, size=10)