NumPy教程:19种数据类型及对象(dtype)示例

2018年9月27日10:05:38后端程序开发评论10,460 views1字数 2204阅读模式

NumPy - 数据类型

NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。

序号数据类型及描述
1.bool_存储为一个字节的布尔值(真或假)
2.int_默认整数,相当于 C 的long,通常为int32或int64
3.intc相当于 C 的int,通常为int32或int64
4.intp用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64
5.int8字节(-128 ~ 127)
6.int1616 位整数(-32768 ~ 32767)
7.int3232 位整数(-2147483648 ~ 2147483647)
8.int6464 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)
9.uint88 位无符号整数(0 ~ 255)
10.uint1616 位无符号整数(0 ~ 65535)
11.uint3232 位无符号整数(0 ~ 4294967295)
12.uint6464 位无符号整数(0 ~ 18446744073709551615)
13.float_float64的简写
14.float16半精度浮点:符号位,5 位指数,10 位尾数
15.float32单精度浮点:符号位,8 位指数,23 位尾数
16.float64双精度浮点:符号位,11 位指数,52 位尾数
17.complex_complex128的简写
18.complex64复数,由两个 32 位浮点表示(实部和虚部)
19.complex128复数,由两个 64 位浮点表示(实部和虚部)

NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例,每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_,np.float32等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象描述了对应于数组的固定内存块的解释,取决于以下方面:

  • 数据类型(整数、浮点或者 Python 对象)
  • 数据大小
  • 字节序(小端或大端)
  • 在结构化类型的情况下,字段的名称,每个字段的数据类型,和每个字段占用的内存块部分。
  • 如果数据类型是子序列,它的形状和数据类型。

字节顺序取决于数据类型的前缀<或>。<意味着编码是小端(最小有效字节存储在最小地址中)。>意味着编码是大端(最大有效字节存储在最小地址中)。

dtype可由一下语法构造:

numpy.dtype(object, align, copy)

参数为:

  • Object:被转换为数据类型的对象。
  • Align:如果为true,则向字段添加间隔,使其类似 C 的结构体。
  • Copy? 生成dtype对象的新副本,如果为flase,结果是内建数据类型对象的引用。

示例 1

# 使用数组标量类型  
import numpy as np 
dt = np.dtype(np.int32)  
print dt

输出如下:

int32

示例 2

#int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串 'i1','i2','i4',以及其他。  
import numpy as np 

dt = np.dtype('i4')  
print dt

输出如下:

int32

示例 3

# 使用端记号  
import numpy as np 
dt = np.dtype('>i4')  
print dt

输出如下:

>i4

下面的例子展示了结构化数据类型的使用。 这里声明了字段名称和相应的标量数据类型。

示例 4

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

输出如下:

[('age', 'i1')]

示例 5

# 现在将其应用于 ndarray 对象  
import numpy as np 

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

输出如下:

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

示例 6

# 文件名称可用于访问 age 列的内容  
import numpy as np 

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

输出如下:

[10 20 30]

示例 7

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。

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

输出如下:

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

示例 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

输出如下:

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码:

  • 'b':布尔值
  • 'i':符号整数
  • 'u':无符号整数
  • 'f':浮点
  • 'c':复数浮点
  • 'm':时间间隔
  • 'M':日期时间
  • 'O':Python 对象
  • 'S', 'a':字节串
  • 'U':Unicode
  • 'V':原始数据(void)

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