NumPy 数据类型|极客教程

NumPy 数据类型，numpy 支持的数据类型(dtype)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。

NumPy 基本类型

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。

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码如下：
NumPy 数据类型

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对应的内存块的区域
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(最高有效字节在最前面的方式称为大端法)。”>”意味着大端法(最低有效字节在最前面的方式成为小端法)。
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

具体实例

实例 1:使用标量类型

import numpy as np
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

输出结果为：
int32

实例 2:int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 ‘i1’, ‘i2′,’i4′,’i8’ 代替

import numpy as np
dt = np.dtype('i4')
print(dt)

输出结果为：
int32

实例 3:字节顺序标注

import numpy as np
dt = np.dtype('<i4')
print(dt)

输出结果为：
int32

实例 4:下面实例展示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。

# 首先创建结构化数据类型
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
print(dt)

输出结果为：

[('age', 'i1')]

实例 5:将数据类型应用于 ndarray 对象

import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a)

输出结果为：

[(10,) (20,) (30,)]

实例 6:类型字段名可以用于存取实际的 age 列

import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)])
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
print(a['age'])

输出结果为：

[10 20 30]

实例 7：下面的示例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。

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
print(student)

输出结果为：

[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '<f4')]

实例 8

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student) 
print(a)

输出结果为：