Numpy 数据类型及数组创建

常量

numpy.nan

nan（NAN，Nan）：“ not a number”，即不是数字，表示空值。

何时出现

• 当我们读取本地文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan
• 当做了一个恰当计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)

特点

• 两个Nan不相等
• nan 和任何值计算都为 nan

numpy.inf

inf（-inf，inf）：全称 infinity，inf 表示正无穷，-inf 表示负无穷。

何时出现

• 比如一个数字除以 0，在 Python 中直接会报错，但在 Numpy 中则是一个 inf 或者 -inf

特点

• 两个 inf 是相等的

numpy.pi

表示圆周率

numpy.e

表示自然常数

数据类型

基本数据类型

• bool_ = bool8，8位，布尔类型
• int8 = byte，8位，整型
• int16 = short，16位，整型
• int32 = intc，32位，整型
• int_ = int64 = long = int0 = intp，64位，整型
• uint8 = ubyte，8位，无符号整型
• uint16 = ushort，16位，无符号整型
• uint32 = uintc，32位，无符号整型
• uint64 = uintp = uint0 = uint，64位，无符号整型
• float16 = half，16位，浮点型
• float32 = single，32位 浮点型
• float_ = float64 = double，64位，浮点型
• str = unicode = str0 = unicode ，Unicode 字符串
• datetime64，日期时间类型
• timedelta64，表示两个时间之间的间隔

创建基本数据类型

生成dtype类的实例

• b boolean ‘b1’
• i signed integer ‘i1’, ‘i2’, ‘i4’, ‘i8’
• u unsigned integer ‘u1’, ‘u2’ ,‘u4’ ,‘u8’
• f floating-point ‘f2’, ‘f4’, ‘f8’
• c complex floating-point
• m timedelta64 表示两个时间之间的间隔
• M datetime64 日期时间类型
• O object
• S (byte-)string S3表示长度为3的字符串
• U Unicode Unicode 字符串
• V void

时间日期、时间增量

将字符串转换成时间日期类型 datetime64（datetime 已被 python 包含的日期时间库所占用.

数组创建

numpy 提供的最重要的数据结构是ndarray，它是 python 中list的扩展。

• array()函数创建
• asarray()函数创建
• fromfunction()函数创建
• zeros()，zeros_like() 0数组
• ones()，ones_like() 1数组
• empty()，empty_like() 空数组
• eye()，identity() 单位数组
• diag() 对角数组
• full()，full_like() 常数数组
• arange()函数：返回给定间隔内的均匀间隔的值。
• linspace()函数：返回指定间隔内的等间隔数字
• logspace()函数：返回数以对数刻度均匀分布。
• numpy.random.rand() 返回一个由[0,1)内的随机数组成的数组。

参考资料

1. https://www.pythonf.cn/read/78971
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/112567081
3. https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/IntroductionToNumpy/task01%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%88%9B%E5%BB%BA