Numpy札记2_Numpy数据类型

NumPy支持比Python更多种类的数值类型。下表列出了NumPy中定义的不同数据类型。感谢刘老师的教程！

刘江博客_Numpy数据类型

数据类型	描述
bool_	存储为一个字节的布尔值（真或假）
int_	默认整数，相当于 C 的long，通常为int32或int64
intc	相当于 C 的int，通常为int32或int64
intp	用于索引的整数，相当于 C 的size_t，通常为int32或int64
int8	1个字节（-128 ~ 127）
int16	16 位整数（-32768 ~ 32767）
int32	32 位整数（-2147483648 ~ 2147483647）
int64	64 位整数（-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807）
uint8	8 位无符号整数（0 ~ 255，无符号只能从0开始
uint16	16 位无符号整数（0 ~ 65535）
uint32	32 位无符号整数（0 ~ 4294967295）
uint64	64 位无符号整数（0 ~ 18446744073709551615）
float	float64的简写
float16	半精度浮点：符号位，5 位指数，10 位尾数
float32	单精度浮点：符号位，8 位指数，23 位尾数
float64	双精度浮点：符号位，11 位指数，52 位尾数
complex_	complex128的简写
complex64	复数，由两个 32 位浮点表示（实部和虚部）
complex128	复数，由两个 64 位浮点表示（实部和虚部）
complex256	复数，128位
object	Python对象类型
string_	修正的ASCII字符串类型
unicode_	修正的Unicode类型

注意：int8，int16，int32，int64 可替换为等价的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，其他类型也有类似的缩写。

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每个内建类型都有唯一的字符代码：

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

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np.astype()：显式地转换数据类型，使用astype时总是新生成一个数组：

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特殊值：

• np.nan：缺失值，或者理解成不是一个数
• np.pi：圆周率

• np.e：自然数e

  
  
  

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