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Python numpy有哪些常用数据类型

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常见数据类型介绍

Python 原生的数据类型相对较少, bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而,对于科学计算,通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。

类型备注说明
bool8 = bool_(加下滑线代表为最大8位(一个字节八位布尔类型
int8 = byte8位整型
int16 = short16位整型
int32 = intc32位整型
int_ = int64 = long = int0 = intp64位整型
uint8 = ubyte8位无符号整型
uint16 = ushort16位无符号整型
uint32 = uintc32位无符号整型
uint64 = uintp = uint0 = uint64位无符号整型
float16 = half16位浮点型
float32 = single32位浮点型
float_ = float64 = double64位浮点型
str_ = unicode_ = str0 = unicodeUnicode 字符串
datetime64日期时间类型
timedelta64表示两个时间之间的间隔

创建数据类型

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例。

class dtype(object):
    def __init__(self, obj, align=False, copy=False):
        pass

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象(numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::

字节顺序是通过对数据类型预先设定 < 或 > 来决定的。 < 意味着小端法(最小值存储在最小的地址,即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址,即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的:

numpy.dtype(object, align, copy)

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:

字符对应类型备注
bboolean'b1'将这个字符代码作为参数传给dtype,则会建立boolean实例
isigned integer'i1', 'i2', 'i4', 'i8'
uunsigned integer'u1', 'u2' ,'u4' ,'u8'
ffloating-point'f2', 'f4', 'f8'
ccomplex floating-point
mtimedelta64表示两个时间之间的间隔
Mdatetime64日期时间类型
Oobject
S(byte-)stringS3表示长度为3的字符串 (传入的参数 必须是大写S)Bytes 代表的是(二进制)数字的序列,只不过在是通过 ASCII 编码之后才是我们看到的字符形式
UUnicodeUnicode 字符串 (传入的参数 必须是大写U)
Vvoid

结构化数据类型的使用,类型字段和对应的实际类型将被创建:

dt = np.dtype([("age",np.int_)])
dt

a = np.array([(31,),(27,),(36,),(28,),(18,)],dtype=dt)
a["age"]

定义一个结构化数据类型 student,包含字符串字段 name,整数字段 age,及浮点字段 marks,并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
student

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
a = np.array([("STZZ",31,0.3),("WJ",22,0.9),("WTX",27,1.0)],dtype=student)
a
a["name"]
a["age"]
a["marks"]

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