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，此篇為numpy基礎學習教程系列之
資料型別
篇，傾向於實踐用法，後續還會推出一系列numpy其它方面的教程，歡迎廣大圈友一起交流學習，並指出其中的錯誤。
注意：以下np為import numpy as np中的np識別符號
numpy中，大部分資料型別名是以數字結尾的，這個數字表示其在記憶體中占用的位數。
注意：每一種資料型別，都有對應的轉換函式。
1. 資料型別物件
資料型別物件是numpy.dtype類的例項，資料型別物件可以給出單個元素在記憶體中所占用的位元組數
>>> a = np.array([1,2,3],dtype='int64')
>>> a.dtype.itemsize
8可以將兩個字元作為引數傳給資料型別的建構函式，第乙個字元表示資料型別，第二個字元表示該型別在記憶體中占用的位元組數（2、4、8分別代表精度為16、32、64的浮點數）
>>> np.dtype('f8')
dtype('float64')
dtype類有很多屬性
>>> t = np.dtype("float64")
>>> t.char
'd'>>> t.str
'注意：str屬性可以給出資料型別的字串表示，該字串的首個字元表示位元組序，後面如果還有字元的話，將是乙個字元編碼，接著乙個數字表示每個陣列元素儲存所需的位元組數。
位元組序是指位長為32或64的字（word）儲存的順序，包括大端序和小端序。大端序是將最高位位元組儲存在最低的記憶體位址處，用》表示；與之相反，小端序是將最低位位元組儲存在最低的記憶體位址處，用《表
2. 自定義資料型別
自定義資料型別是一種異構資料型別，可以當做用來記錄電子**或資料庫記錄的資料結構
>>> t =np.dtype([('name',str,40),('numitems','int32'),('price','float32')])
>>> t
dtype([('name', 's40'), ('numitems', '檢視某一字段的資料型別
>>> t['name']
dtype('s40')
在用array建立陣列時，如果沒有在引數中指定資料型別，則預設時浮點數型別。建立自定義資料型別陣列時，必須指定資料型別，否則將觸發typeerror
>>> items =np.array([("meaning of life***",42,3.14),("butter",13,2.72)],dtype=t)
>>> items[1]
('butter', 13, 2.7200000286102295)
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