numpy中的基本数据类型

NumPy中的数据类型详解
最新推荐文章于 2023-07-20 17:59:27 发布
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NumPy为科学计算提供了丰富的数据类型，超越了Python的基本类型，包括整型、浮点型和复数类型等，扩展了数值计算的能力。
对于科学计算来说，Python中自带的整型、浮点型和复数类型远远不够，因此NumPy中添加了许多数据类型。如下：
NumPy中的基本数据类型
名称描述
bool用一个字节存储的布尔类型（True或False）
inti由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）
int8一个字节大小，-128 至 127
int16整数，-32768 至 32767
int32整数，-2 ** 31 至 2 ** 32 -1
int64整数，-2 ** 63 至 2 ** 63 - 1
uint8无符号整数，0 至 255
uint16无符号整数，0 至 65535
uint32无符号整数，0 至 2 ** 32 - 1
uint64无符号整数，0 至 2 ** 64 - 1
float16半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位
float32单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位
float64或float双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位
complex64复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128或complex复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部
numpy的常见数据类型
人工智能
02-22 933
Python 原生的数据类型相对较少， bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而，对于科学计算，通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。类型备注说明bool8 = bool_(加下滑线代表为最大）8位（一个字节八位）布尔类型int8 = byte8位整型int16 = short16位整型int32 = intc32位整型int_ = int64 = long = int0 = intp64位整型uint8
N维数组-ndarray
但行好事，莫问前程
06-07 2055
一、ndarray的属性 二、ndarray的形状 三、ndarray的类型
1. Numpy的基石——ndarray数组
2301_79181607的博客
07-20 973
我们知道，数组只能够存储同一类型的数据，但是在实际的需求中，我们接触到的大部分都是一条数据中包含多个属性数据，例如一张成绩表中，每条数据都包含姓名、学号、成绩等数据，分别对应字符串、整型、浮点型等数据类型，而在数据类型中，我们不能从已有的数据类型中找到一个合适的数据类型来对应我们成绩表中的数据，这时候我们就需要利用到数据类型对象来新建一个结构化数据类型。NumPy 中定义结构化数据需要用到 dtype 对象。字符码数据类型b布尔类型i带符号整型u无符号整型f浮点数整型c复数类型m。
NumPy 数组属性
wqqGo的博客
12-13 761
NumPy 数组属性 摘自菜鸟教程 http://www.runoob.com/numpy/numpy-array-attributes.html 本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。 NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，...
NumPy中的基本数据类型
momo的博客
09-07 7104
NumPy中的基本数据类型 名称 描述 bool 用一个字节存储的布尔类型（True或False） inti 由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64） int8 一个字节大小，-128 至 127 int16 整数，-32768 至 32767 int32 整数，-2 ** 31 至 2 ** 32 -1
NumPy基础-数据类型
m0_54342642的博客
03-04 592
数据类型和类型之间的转换 NumPy比Python支持更多的数据类型，本文主要介绍哪些可用，以及如何修改数组的数据类型。 支持的基本类型与C中的基本类型紧密相关： 由于许多具有平台相关的定义，因此提供了一组固定大小的别名： NumPy数值类型是dtype（数据类型）对象的实例，每个对象都有其独特的特征，导入NumPy后，可使用 在dtypes可作为np.bool_、p.float32等等 有5种基本的数值类型，分别代表布尔（bool），整数（int），无符号整数（uint）浮点（float）和复数。名
详解numpy矩阵的创建与数据类型
09-18
学习Numpy矩阵的创建和数据类型是非常重要的，这将帮助我们更有效地处理大规模数据集和进行数值计算。 首先，我们来看如何使用Python内置的方法来构造矩阵。一种简单的方式是使用range()函数。比如，我们可以创建一...
numpy中文手册
03-16
1. **定义与创建**: ndarray是numpy中的基础数据结构，它表示一个多维数组，可以理解为具有相同数据类型的元素集合。创建ndarray的方式有多种，如使用`numpy.array()`函数，或者利用序列、列表等直接转换。 2. **...
NumPy中文文档
03-03
NumPy提供了诸如缺失值处理、数据类型转换和标准化等工具。对于更复杂的数据结构，如记录数组和结构化数组，NumPy也能提供支持，允许将不同类型的列组合在一个数组中。 NumPy的另一个关键特性是其与其他Python库的...
N维数组遍历输出
04-09
N维数组遍历输出，代码简洁效率快，算法先进。减轻开发工作量。
n维数组
liutao43的博客
05-25 2007
一维数组 一维数组是在存储空间中开辟一段连续存储地址的存储空间用来存储数据,代码如下 #include<iostream> using namespace std; int main () { //一维数组 int array[5] = { 1 ,2 , 3 ,4 ,5 }; int (*p)[5] = &array; //数组指针:**指向整个数组** cout << int(array)
N维数组( ndarray)
云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
05-15 1120
ndarray 一个 ndarray是具有相同类型和大小的项目的（通常是固定大小的）多维容器。 尺寸和数组中的项目的数量是由它的shape定义， 它是由N个非负整数组成的tuple（元组），用于指定每个维度的大小。 数组中项目的类型由单独的data-type object (dtype)指定， 其中一个与每个ndarray相关联 与Python中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片（例如，使用N个整数）以及通过ndarray的方法和属性来访问和修改ndarray的内容 数组属性 数组属性反映
N-维数组
a533855的博客
08-07 600
一、数据操作 1、N维数组（机器学习和神经网络的主要数据结构） 0-d（标量） 1-d（向量） 2-d（矩阵） 3-d（RGB图片） 4-d（一个RGB图片批量） 5-d（一个视频批量） 2、创建数组要求 形状 数据类型 元素值 代码实现： import torch #张量表示由一个数组组成的数组 x=torch.arange(12) #输出张量 x #输出张量形状 x.shape #输出张量中元素总数 x.numel() #通过reshape函数改变张量形状 X=x.reshape(3,4) X
Python学习笔记第二十九天(N维数组（ndarray）)
qq_54129105的博客
11-29 4983
Python学习笔记第二十九天讲解N维数组（ndarray） 、ndarray的内部内存布局 、Array方法、算术，矩阵乘法和比较运算的用法。
深度学习笔记之N维数组
weixin_45928316的博客
11-17 646
二维：就是由多个向量组成的矩阵（特征矩阵）四维：就是RGB图片的批量处理。一维：就是一个向量（特征向量）宽*高*通道（RGB三个通道）宽*高*通道*批量大小*时间。零维：就是一个数（类别）宽*高*通道*批量大小。五维：就是视频的批量处理。三维：就是RGB图片。①形状（几维，大小）
【Numpy】1. n维数组，dtype，切片，索引
hmmm？
01-28 2244
【Numpy】1. n维数组，dtype，切片，索引 NumPy是python的一个第三方库，全称"Numeric Python"。他可以执行数组的算数和逻辑运算、线性代数等多方面操作，如何安装这个库，这里就不说了，之前数学建模比赛的时候也看过这个库，但是学的都比较粗糙，这次比较系统的了解下这个包，先说说NumPy中最重要的一个对象——n维数组 本文所有numpy包导入统一命名为np import numpy as np 1. Ndarray 对象 全称为 N-dimensional array，译为n维
numpy 的 基本数据类型
03-21
NumPy 的基本数据类型包括整数类型、浮点数类型、复数类型、布尔类型和字符串类型。其中整数类型包括 int8、int16、int32、int64 等，浮点数类型包括 float16、float32、float64 等，复数类型包括 complex64 和 complex128，布尔类型包括 bool，字符串类型包括 string 和 unicode。
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