Python numpy有哪些常用数据类型
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：：
[*]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，那么它的形状和数据类型是什么。
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
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-pointmtimedelta64表示两个时间之间的间隔Mdatetime64日期时间类型OobjectS(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）Vvoidhttps://img.jbzj.com/file_images/article/202302/2023022311360718.png
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_)])
dthttps://img.jbzj.com/file_images/article/202302/2023022311360719.png
a = np.array([(31,),(27,),(36,),(28,),(18,)],dtype=dt)
a["age"]https://img.jbzj.com/file_images/article/202302/2023022311360720.png
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")])
studenthttps://img.jbzj.com/file_images/article/202302/2023022311360721.png
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)
aa["name"]
a["age"]
a["marks"]https://img.jbzj.com/file_images/article/202302/2023022311360722.png
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来源:https://www.jb51.net/article/276291.htm
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