检查NumPy中的数据类型

Numpy是python的一个模块。它的原名是numerical python，但简而言之，我们把它念成Numpy_。_NumPy是python中一个通用的数组处理包。它提供高性能的多维数据结构，如数组对象和处理这些数组的工具。Numpy提供了更快更有效的矩阵和数组的计算方法。

NumPy提供了对几乎所有数学函数的熟悉。在numpy中，这些函数被称为通用函数ufunc。

下面是NumPy中检查数据类型的各种数值。

方法#1

使用dtype检查数据类型。

示例 1:

# importing numpy library
import numpy as np
 
# creating and initializing an array
arr = np.array([1, 2, 3, 23, 56, 100])
 
# printing the array and checking datatype
print('Array:', arr)
 
print('Datatype:', arr.dtype)

输出:

Array: [  1   2   3  23  56 100]
Datatype: int32

示例 2:

import numpy as np
 
# creating and initializing array of string
arr_1 = np.array(['apple', 'ball', 'cat', 'dog'])
 
# printing array and its datatype
print('Array:', arr_1)
 
print('Datatype:', arr_1.dtype)

输出:

Array: ['a' 'b' 'c' 'd']
Datatype: <U1

方法#2

用定义的数据类型创建数组。通过使用一个数组函数array()创建numpy数组。这个函数接收参数dtype，允许我们定义数组元素的预期数据类型。

示例 1:

import numpy as np
 
# Creating and initializing array with datatype
arr = np.array([1, 2, 3, 8, 7, 5], dtype='S')
 
# printing array and its datatype
print("Array:", arr)
print("Datatype:", arr.dtype)

输出:

Array: [b'1' b'2' b'3' b'8' b'7' b'5']
Datatype: |S1

S是用来定义字符串数据类型的。我们使用i, u, f, S和U来定义其他各种数据类型及其大小。

示例 2:

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出:

Array: [1 2 3 4 8 9 5]
Datatype: int32

在上面的例子中，整数元素的大小是4，即32bytes。

示例 3:

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 8 i.e. 64bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i8')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出:

Array: [1 2 3 4 8 9 7]
Datatype: int64

而在这个例子中，元素的大小是64bytes。

示例 4:

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='f4')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出:

Array: [1. 2. 3. 4. 8. 9. 7.]
Datatype: float32

在上面的例子中，数据类型为float，大小为32bytes。

示例 5:

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 2
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='S2')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出:

Array: [b'1' b'2' b'3' b'4' b'8' b'9' b'7']
Datatype: |S2

在上面的例子中，数据类型是一个字符串，大小是2。