NumPy - 數(shù)據(jù)類型

NumPy 支持比 Python 更多種類的數(shù)值類型。 下表顯示了 NumPy 中定義的不同標(biāo)量數(shù)據(jù)類型。

序號(hào)數(shù)據(jù)類型及描述

1.

bool_存儲(chǔ)為一個(gè)字節(jié)的布爾值(真或假)

2.

int_默認(rèn)整數(shù)，相當(dāng)于 C 的long，通常為int32或int64

3.

intc相當(dāng)于 C 的int，通常為int32或int64

4.

intp用于索引的整數(shù)，相當(dāng)于 C 的size_t，通常為int32或int64

5.

int8字節(jié)(-128 ~ 127)

6.

int1616 位整數(shù)(-32768 ~ 32767)

7.

int3232 位整數(shù)(-2147483648 ~ 2147483647)

8.

int6464 位整數(shù)(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)

9.

uint88 位無符號(hào)整數(shù)(0 ~ 255)

10.

uint1616 位無符號(hào)整數(shù)(0 ~ 65535)

11.

uint3232 位無符號(hào)整數(shù)(0 ~ 4294967295)

12.

uint6464 位無符號(hào)整數(shù)(0 ~ 18446744073709551615)

13.

float_float64的簡寫

14.

float16半精度浮點(diǎn)：符號(hào)位，5 位指數(shù)，10 位尾數(shù)

15.

float32單精度浮點(diǎn)：符號(hào)位，8 位指數(shù)，23 位尾數(shù)

16.

float64雙精度浮點(diǎn)：符號(hào)位，11 位指數(shù)，52 位尾數(shù)

17.

complex_complex128的簡寫

18.

complex64復(fù)數(shù)，由兩個(gè) 32 位浮點(diǎn)表示(實(shí)部和虛部)

19.

complex128復(fù)數(shù)，由兩個(gè) 64 位浮點(diǎn)表示(實(shí)部和虛部)

NumPy 數(shù)字類型是dtype(數(shù)據(jù)類型)對(duì)象的實(shí)例，每個(gè)對(duì)象具有唯一的特征。 這些類型可以是np.bool_，np.float32等。

數(shù)據(jù)類型對(duì)象 (dtype)

數(shù)據(jù)類型對(duì)象描述了對(duì)應(yīng)于數(shù)組的固定內(nèi)存塊的解釋，取決于以下方面：

數(shù)據(jù)類型(整數(shù)、浮點(diǎn)或者 Python 對(duì)象)

數(shù)據(jù)大小

字節(jié)序(小端或大端)

在結(jié)構(gòu)化類型的情況下，字段的名稱，每個(gè)字段的數(shù)據(jù)類型，和每個(gè)字段占用的內(nèi)存塊部分。

如果數(shù)據(jù)類型是子序列，它的形狀和數(shù)據(jù)類型。

字節(jié)順序取決于數(shù)據(jù)類型的前綴。意味著編碼是大端(最大有效字節(jié)存儲(chǔ)在最小地址中)。

dtype可由一下語法構(gòu)造：

numpy.dtype(object, align, copy)

參數(shù)為：

Object：被轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類型的對(duì)象。

Align：如果為true，則向字段添加間隔，使其類似 C 的結(jié)構(gòu)體。

Copy? 生成dtype對(duì)象的新副本，如果為flase，結(jié)果是內(nèi)建數(shù)據(jù)類型對(duì)象的引用。

示例 1

# 使用數(shù)組標(biāo)量類型

import numpy as np

dt = np.dtype(np.int32)

print dt

輸出如下：

int32

示例 2

#int8，int16，int32，int64 可替換為等價(jià)的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，以及其他。

import numpy as np

dt = np.dtype('i4')

print dt

輸出如下：

int32

示例 3

# 使用端記號(hào)

import numpy as np

dt = np.dtype('>i4')

print dt

輸出如下：

>i4

下面的例子展示了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的使用。 這里聲明了字段名稱和相應(yīng)的標(biāo)量數(shù)據(jù)類型。

示例 4

# 首先創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。

import numpy as np

dt = np.dtype([('age',np.int8)])

print dt

輸出如下：

[('age', 'i1')]

示例 5

# 現(xiàn)在將其應(yīng)用于 ndarray 對(duì)象

import numpy as np

dt = np.dtype([('age',np.int8)])

a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)

print a

輸出如下：

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

示例 6

# 文件名稱可用于訪問 age 列的內(nèi)容

import numpy as np

dt = np.dtype([('age',np.int8)])

a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)

print a['age']

輸出如下：

[10 20 30]

示例 7

以下示例定義名為?student?的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，其中包含字符串字段name，整數(shù)字段age和浮點(diǎn)字段marks。 此dtype應(yīng)用于ndarray對(duì)象。

import numpy as np

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

print student

輸出如下：

[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '

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

輸出如下：

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

每個(gè)內(nèi)建類型都有一個(gè)唯一定義它的字符代碼：

'b'：布爾值

'i'：符號(hào)整數(shù)

'u'：無符號(hào)整數(shù)

'f'：浮點(diǎn)

'c'：復(fù)數(shù)浮點(diǎn)

'm'：時(shí)間間隔

'M'：日期時(shí)間

'O'：Python 對(duì)象

'S', 'a'：字節(jié)串

'U'：Unicode

'V'：原始數(shù)據(jù)(void)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy支持比python更多的数据类型_NumPy数据类型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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