2、NumPy 数据类型
2024-09-16 15:13:32
1、NumPy 数据类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。
名称 | 描述 |
---|---|
bool_ | 布尔型数据类型(True 或者 False) |
int_ | 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) |
intc | 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 |
intp | 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) |
int8 | 字节(-128 to 127) |
int16 | 整数(-32768 to 32767) |
int32 | 整数(-2147483648 to 2147483647) |
int64 | 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807) |
uint8 | 无符号整数(0 to 255) |
uint16 | 无符号整数(0 to 65535) |
uint32 | 无符号整数(0 to 4294967295) |
uint64 | 无符号整数(0 to 18446744073709551615) |
float_ | float64 类型的简写 |
float16 | 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 |
float32 | 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 |
float64 | 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位 |
complex_ | complex128 类型的简写,即 128 位复数 |
complex64 | 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
complex128 | 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。
2、数据类型对象 (dtype)
数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖如下几个方面:
- 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象)
- 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储)
- 数据的字节顺序(小端法或大端法)
- 在结构化类型的情况下,字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
- 如果数据类型是子数组,它的形状和数据类型
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)
- object - 要转换为的数据类型对象
- align - 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体。
- copy - 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用
实例:
import numpy as np
#int 32
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt) #int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串 'i1','i2','i4',以及其他。
dt4 = np.dtype('i4')
print(dt4)
dt8 = np.dtype('i8')
print(dt8) # 使用端记号
dt11 = np.dtype('>i4')
print(dt11) # 创建结构化数据类型。
dts = np.dtype([('age', np.int8)])
print(dts) # 以下示例定义名为 student 的结构化数据类型,其中包含字符串字段name,整数字段age和浮点字段marks。 此dtype应用于ndarray对象
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
print(student)
执行结果:
int32
int32
int64
>i4
[('age', 'i1')]
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '<f4')]
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