numpy学习(2) ---数据类型

2021/7/22 23:39:17

本文主要是介绍numpy学习(2) ---数据类型,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

numpy学习(2)

     —数据类型
简介:
  NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型,具体如下:

bool_: 存储为一个字节的布尔值(真或假)
int_: 默认整数,相当于 C 的long,通常为int32或int64
intc: 相当于 C 的int,通常为int32或int64
intp: 用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64
int8: 字节(-128 ~ 127)
int16: 16 位整数(-32768 ~ 32767)
int32: 32 位整数(-2147483648 ~ 2147483647)
int64: 64 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)
uint8: 8 位无符号整数(0 ~ 255)
uint16: 16 位无符号整数(0 ~ 65535)
uint32: 32 位无符号整数(0 ~ 4294967295)
uint64: 64 位无符号整数(0 ~ 18446744073709551615)
float_: float64的简写
float16: 半精度浮点:符号位,5 位指数,10 位尾数
float32: 单精度浮点:符号位,8 位指数,23 位尾数
float64: 双精度浮点:符号位,11 位指数,52 位尾数
complex_: complex128的简写
complex64: 复数,由两个 32 位浮点表示(实部和虚部)
complex128: 复数,由两个 64 位浮点表示(实部和虚部)

代码:

numpy.dtype(object, align, copy)

参数:

object:被转换为数据类型的对象
align:如果为true,则向字段添加间隔,使其类似 C 的结构体
Copy: 生成dtype对象的新副本,如果为flase,结果是内建数据类型对象的引用

例子:
例1---------------------------------------------------------------------

输入:

# 改变数组的数据类型
import numpy as np
a = [11,22,33]
print(a)
a = np.array(a, dtype=np.float64)
print(a)

输出:

[11, 22, 33]
[11. 22. 33.]

例2---------------------------------------------------------------------
输入:

#int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串 'i1','i2','i4',以及其他。  
import numpy as np 
a = np.dtype('i4')  
print(a)

输出:

int32


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