Python numpy常用的数据类型是什么
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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。
classdtype(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)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_)])dta=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")])studentstudent=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"]
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