NumPy数据类型
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2023-03-14
NumPy 作为 Python 的扩展包,它提供了比 Python 更加丰富的数据类型,如表 1 所示:
下面使用数据类型标识码,创建一组结构化数据:
定义过程如下:
序号 | 数据类型 | 语言描述 |
---|---|---|
1 | bool_ | 布尔型数据类型(True 或者 False) |
2 | int_ | 默认整数类型,类似于 C 语言中的 long,取值为 int32 或 int64 |
3 | intc | 和 C 语言的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 |
4 | intp | 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,通常为 int32 或 int64) |
5 | int8 | 代表与1字节相同的8位整数。值的范围是-128到127。 |
6 | int16 | 代表 2 字节(16位)的整数。范围是-32768至32767。 |
7 | int32 | 代表 4 字节(32位)整数。范围是-2147483648至2147483647。 |
8 | int64 | 表示 8 字节(64位)整数。范围是-9223372036854775808至9223372036854775807。 |
9 | uint8 | 代表1字节(8位)无符号整数。 |
10 | uint16 | 2 字节(16位)无符号整数。 |
11 | uint32 | 4 字节(32位)的无符号整数。 |
12 | uint64 | 8 字节(64位)的无符号整数。 |
13 | float_ | float64 类型的简写。 |
14 | float16 | 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10个尾数位。 |
15 | float32 | 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23个尾数位。 |
16 | float64 | 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52个尾数位。 |
17 | complex_ | 复数类型,与 complex128 类型相同。 |
18 | complex64 | 表示实部和虚部共享 32 位的复数。 |
19 | complex128 | 表示实部和虚部共享 64 位的复数。 |
20 | str_ | 表示字符串类型 |
21 | string_ | 表示字节串类型 |
数据类型对象
数据类型对象(Data Type Object)又称 dtype 对象,主要用来描述数组元素的数据类型、大小以及字节顺序。同时,它也可以用来创建结构化数据。比如常见的 int64、float32 都是 dtype 对象的实例,其语法格式如下:np.dtype(object)
创建一个 dtype 对象可以使用下列方法:a= np.dtype(np.int64)
示例:import numpy as np a= np.dtype(np.int64) print(a)输出结果:
int64
数据类型标识码
NumPy 中每种数据类型都有一个唯一标识的字符码,如下所示:字符 | 对应类型 |
---|---|
b | 代表布尔型 |
i | 带符号整型 |
u | 无符号整型 |
f | 浮点型 |
c | 复数浮点型 |
m | 时间间隔(timedelta) |
M | datatime(日期时间) |
O | Python对象 |
S,a | 字节串(S)与字符串(a) |
U | Unicode |
V | 原始数据(void) |
下面使用数据类型标识码,创建一组结构化数据:
#创建数据类型score import numpy as np dt = np.dtype([('score','i1')]) print(dt)输出如下:
[('score', 'i1')]
将上述的数据类型对象 dt,应用到 ndarray 中:#定义字段名score,以及数组数据类型i1 dt = np.dtype([('score','i1')]) a = np.array([(55,),(75,),(85,)], dtype = dt) print(a) print(a.dtype) print(a['score'])输出结果:
获取a数组: [(55,) (75,) (85,)] 数据类型对象dtype dtype([('score', 'i1')]) 获取'score'字段分数 [55 75 85]
定义结构化数据
通常情况下,结构化数据使用字段的形式来描述某个对象的特征。以下示例描述一位老师的姓名、年龄、工资的特征,该结构化数据其包含以下字段:- str 字段:name
- int 字段:age
- float 字段:salary
定义过程如下:
import numpy as np teacher = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('salary', 'f4')]) #输出结构化数据teacher print(teacher) #将其应用于ndarray对象 b = np.array([('ycs', 32, 6357.50),('jxe', 28, 6856.80)], dtype = teacher) print(b)输出结果:
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('salary', '<f4')] #输出的name为bytes字节串类型 [(b'ycs', 32, 6357.5) (b'jxe', 28, 6856.8)]