NumPy 資料型別

numpy 支援比 python 更多種類的數值型別。 下表顯示了 numpy 中定義的不同標量資料型別。

序號資料型別及描述

1.bool_儲存為乙個位元組的布林值(真或假)

2.int_預設整數，相當於 c 的long，通常為int32或int64

3.intc相當於 c 的int，通常為int32或int64

4.intp用於索引的整數，相當於 c 的size_t，通常為int32或int64

5.int8位元組(-128 ~ 127)

6.int1616 位整數(-32768 ~ 32767)

7.int3232 位整數(-2147483648 ~ 2147483647)

8.int6464 位整數(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)

9.uint88 位無符號整數(0 ~ 255)

10.uint1616 位無符號整數(0 ~ 65535)

11.uint3232 位無符號整數(0 ~ 4294967295)

12.uint6464 位無符號整數(0 ~ 18446744073709551615)

13.float_float64的簡寫

14.float16半精度浮點：符號位，5 位指數，10 位尾數

15.float32單精度浮點：符號位，8 位指數，23 位尾數

16.float64雙精度浮點：符號位，11 位指數，52 位尾數

17.complex_complex128的簡寫

18.complex64複數，由兩個 32 位浮點表示(實部和虛部)

19.complex128複數，由兩個 64 位浮點表示(實部和虛部)

numpy 數字型別是dtype(資料型別)物件的例項，每個物件具有唯一的特徵。 這些型別可以是np.bool_，np.float32等。

資料型別物件 (dtype)

資料型別物件描述了對應於陣列的固定記憶體塊的解釋，取決於以下方面：

位元組順序取決於資料型別的字首《或》。《意味著編碼是小端(最小有效位元組儲存在最小位址中)。>意味著編碼是大端(最大有效位元組儲存在最小位址中)。

dtype可由一下語法構造：

numpy.dtype(object, align, copy)

引數為：

示例 1

# 使用陣列標量型別  

import numpy as np 
dt = np.dtype(np.int32)  
print dt
輸出如下： 
int32

#int8，int16，int32，int64 可替換為等價的字串 'i1'，'i2'，'i4'，以及其他。  

import numpy as np 
dt = np.dtype('i4')  
print dt
輸出如下： 
int32

# 使用端記號  

import numpy as np 
dt = np.dtype('>i4')  
print dt
輸出如下： 
>i4

# 首先建立結構化資料型別。  

import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)])  
print dt
輸出如下： 
[('age', 'i1')]

# 現在將其應用於 ndarray 物件  

import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  
print a
輸出如下： 
[(10,) (20,) (30,)]

# 檔名稱可用於訪問 age 列的內容  

import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  
print a['age']
輸出如下： 
[10 20 30]

以下示例定義名為student的結構化資料型別，其中包含字串欄位name，整數字段age和浮點字段marks。 此dtype應用於ndarray物件。

import numpy as np 

student = np.dtype([('name','s20'),  ('age',  'i1'),  ('marks',  'f4')])  
print student
輸出如下： 
[('name', 's20'), ('age', 'i1'), ('marks', '示例 8
import numpy as np 
student = np.dtype([('name','s20'),  ('age',  'i1'),  ('marks',  'f4')]) 
a = np.array([('abc',  21,  50),('xyz',  18,  75)], dtype = student)  
print a
輸出如下： 
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

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