Numpy 数据类型（2022.12.3）

一、Numpy 数组的数据结构

Numpy支持的数据类型较为丰富，主要包括整型（integrate)、浮点型(float)、布尔型(bool)和复数型(complex)。每一种数据类型，根据占用内存的字节数又分为不同的子类型。另外，还有自定义类型。

 数据存储顺序，字符串>浮点数>整数。

8位，32位是什么意思？

• 是指二进制的存储的长度，比如32位，能存储2的32次幂的位数
• dtype='

二、构建Ndarray

1、调用Numpy里面的array函数，语法为：

numpy.array(object,
        dtype = None, 
        copy = True, 
        order = None, 
        subok = False,
        ndmin = 0)

语法含义解释：object-数组或嵌套的数列；

dtype-数组元素的数据类型，可选。如果不指定数类型，Numpy会根据输入数据选择合适的数据类型。

copy-对象是否需要复制，可选；

order-创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）；

subok-默认返回一个与基类类型一致的数组；

ndmin-指定生成数组的最小维度。

2、创建一维数组：

创建二维数组：

 

上图有两个中括号，可以用来判断是二维数组。

3、创建过程指定数据类型

例如，上图所示，用dtype='int32' 的方式，将列表里面的元素强制指定转换为整数型。

上图所示， 浮点型强制转换为整数型时，整数部分保留小数点前的数字，而不是四舍五入。

三、查看数类型

查看数据类型的语法：ndarray.dtype

•  数组.dtype与np.dtype的区别

数组.dtype，用来查看ndarray的数据类型；np.dtype可以自定义数据结构。

 dtype提供一些方法，去构造一些数据结构，让同一个数组包含不同的数类型，构造语法为；

numpy.dtype(object)

 四、数据类型的转换

数据类型转换语法为 .astype()，括号里面填写转换后的数据类型。

转换后的数据类型并没有改变，其ID不发生变化。

 

 如果将转换后的数据类型进行改变，需要设置定量赋值的方式。

 如果想要转换的数据类型，不是PYTHON里面内置的，转换方式有两种：

• 第一种方式： ndarray.astype("数据类型名")
• 第二种方式： ndarray.astype(np.数据类型名)

五、dtype、type()、astype()区别

•  type，python里面的内置函数，返回的是数据结构类型，如list、dict、numpy.ndarray、pandas.core.frame.DataFrame等。
• dtype,返回的是数据元素类型，如int、str、float等。
• astype,改变np.array中所有数据元素的数据类型

上图所示，由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型，因此没有dtype属性 。

上图所示，np.array 中要求所有元素属于同一数据类型，因此有dtype属性。

上图所示，如果字符串数组表示的全是数字，也可以用astype转化为数值类型；如果字符串数组里不是以数字存储，则不能转换。