Python numpy有哪些常用数据类型

常见数据类型介绍

Python 原生的数据类型相对较少, bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而,对于科学计算,通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。

类型 备注 说明
bool8 = bool_(加下滑线代表为最大 8位(一个字节八位 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

创建数据类型

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例。

class dtype(object):
    def __init__(self, obj, align=False, copy=False):
        pass

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象(numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::

  • 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象)
  • 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储)
  • 数据的字节顺序(小端法或大端法)
  • 在结构化类型的情况下,字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
  • 如果数据类型是子数组,那么它的形状和数据类型是什么。

字节顺序是通过对数据类型预先设定 < 或 > 来决定的。 < 意味着小端法(最小值存储在最小的地址,即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址,即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的:

numpy.dtype(object, align, copy)
  • object - 要转换为的数据类型对象
  • align - 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体。
  • copy - 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:

字符 对应类型 备注
b boolean 'b1'将这个字符代码作为参数传给dtype,则会建立boolean实例
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 (传入的参数 必须是大写S)Bytes 代表的是(二进制)数字的序列,只不过在是通过 ASCII 编码之后才是我们看到的字符形式
U Unicode Unicode 字符串 (传入的参数 必须是大写U)
V void

Python numpy有哪些常用数据类型_第1张图片

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:

dt = np.dtype([("age",np.int_)])
dt

a = np.array([(31,),(27,),(36,),(28,),(18,)],dtype=dt)
a["age"]

Python numpy有哪些常用数据类型_第2张图片

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。

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
student

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
a = np.array([("STZZ",31,0.3),("WJ",22,0.9),("WTX",27,1.0)],dtype=student)
a
a["name"]
a["age"]
a["marks"]

Python numpy有哪些常用数据类型_第3张图片

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