Numpy —— 数据类型对象 (dtype)

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属性dtype

In [49]: arr=np.arange(5)

In [50]: arr
Out[50]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [51]: arr.dtype
Out[51]: dtype('int32')

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函数dtype( )

作用：结构化数组类型并加以使用

语法：numpy.dtype(object, align, copy)

参数	含义
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	是否生成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。

In [53]: np.dtype(np.int32)
Out[53]: dtype('int32')

结构化数据类型

In [54]: student = np.dtype([('name','S20'),  ('age',  'i1'),  ('marks',  'f4')]) 
In [55]: print student
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', ')]

将其应用于 ndarray 对象

In [56]: a = np.array([('abc',  21,  50),('xyz',  18,  75)], dtype = student)

In [57]: print a
[('abc', 21,  50.) ('xyz', 18,  75.)]

文件名称可用于访问 name,age,marks 列的内容

In [60]: print a['name']
['abc' 'xyz']

In [61]: print a['marks']
[ 50.  75.]

In [62]: print a['age']
[21 18]

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astype( )函数

作用：转换数据类型dtype

In [66]: arr=np.arange(5)

In [67]: arr.dtype
Out[67]: dtype('int32')

In [68]: float_arr=arr.astype(np.float64)

In [69]: float_arr.dtype
Out[69]: dtype('float64')

In [70]: float_arr
Out[70]: array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.])