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作者: 风兰 . 阅读量: 2 . 发表时间:2022-09-20 19:32:59
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numpy 支持的数据类型比 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。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。
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:
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