NumPy教程：19种数据类型及对象（dtype）示例

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NumPy教程：19种数据类型及对象（dtype）示例

2024-07-11 07:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

NumPy - 数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。数据类型描述 NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。这些类型可以是np.bool_，np.float32等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象描述了对应于数组的固定内存块的解释，取决于以下方面：

数据类型(整数、浮点或者 Python 对象)数据大小字节序(小端或大端)在结构化类型的情况下，字段的名称，每个字段的数据类型，和每个字段占用的内存块部分。如果数据类型是子序列，它的形状和数据类型。

字节顺序取决于数据类型的前缀。意味着编码是大端(最大有效字节存储在最小地址中)。

dtype可由一下语法构造：

numpy.dtype(object, align, copy)

参数为：

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。示例 1 # 使用数组标量类型 import numpy as np dt = np.dtype(np.int32) print dt

输出如下：

int32 示例 2 #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 dt = np.dtype('i4') print dt

输出如下：

int32 示例 3 # 使用端记号 import numpy as np dt = np.dtype('>i4') print dt

输出如下：

>i4

下面的例子展示了结构化数据类型的使用。这里声明了字段名称和相应的标量数据类型。

示例 4 # 首先创建结构化数据类型。 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) print dt

输出如下：

[('age', 'i1')] 示例 5 # 现在将其应用于 ndarray 对象 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) print a

输出如下：

[(10,) (20,) (30,)] 示例 6 # 文件名称可用于访问 age 列的内容 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) print a['age']

输出如下：

[10 20 30] 示例 7

以下示例定义名为 student 的结构化数据类型，其中包含字符串字段name，整数字段age和浮点字段marks。此dtype应用于ndarray对象。

import numpy as np student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) print student

输出如下：

[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '

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