【NumPy学习】02: 数据类型

import numpy as np

#1 使用标量类型
dt1 = np.dtype(np.int32)
print(dt1)

#2 int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt2 = np.dtype('i4')
print(dt2)

#3 字节顺序标注
dt3 = np.dtype(')
print(dt3)


# 下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建。
#4 首先创建结构化数据类型
dt4 = np.dtype([('age', np.int8)])
print(dt4)

#5 将数据类型应用于 ndarray 对象
dt5 = np.dtype([('age', np.int8)])
a1 = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype=dt5)
print(a1)

#6 类型字段名可以用于存取实际的 age 列
dt6 = np.dtype([('age', np.int8)])
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype=dt6)
print(a['age'])

#7 下面的示例定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。
student1 = np.dtype([('name','S20'),('age','i1'),('marks','f4')])
print(student1)

#8
student2 = np.dtype([('name','S20'),('age','i1'),('marks','f4')])
a2 = np.array([('abc',21,50),('xyz',18,75)], dtype=student2)
print(a2)