NumPy中的数组数据类型有哪些？

最新推荐文章于 2025-03-14 21:11:55 发布
最新推荐文章于 2025-03-14 21:11:55 发布
阅读量279 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： numpy Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code88888/article/details/133305174
Python 专栏收录该内容
316 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
NumPy是Python的科学计算库，其核心是多维数组对象。数组中的元素具有相同类型，称为dtype。常见的数据类型包括布尔（bool）、整数（int、uint）、浮点数（float）、复数（complex）、字符串（string）和对象（object）。NumPy还提供了更多特定的数据类型，如int8、uint16、float32等，以及复杂类型如complex64、complex128。创建数组时可通过dtype参数指定数据类型，不指定则由NumPy自动推断。了解并选择合适的数据类型有助于提升代码效率和准确性。

NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，提供了一个强大的多维数组对象，称为NumPy数组。NumPy数组是一个固定大小的元素网格，其中的元素都是相同类型的。在NumPy中，数组的数据类型被称为dtype（数据类型对象）。NumPy提供了多种内置的数据类型，可以满足不同的需求。下面将介绍一些常见的NumPy数组数据类型以及它们的用途。

  1. bool: 布尔类型，表示True或False值。
import numpy as np

arr = np.array([True, False, True, Fa
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
精通 Numpy 数组：详解数据类型查看、转换与索引要点
12-21 1366
从数据类型的命名方式上可以看出，NumPy的数据类型是由一个类型名和元素位长的数字组成，例如，int32的int是类型名， 32是元素位长的数字。NumPy数组支持索引和切片操作，且提供了比Python序列更丰富的索引功能，它除了可以使用基本的整数索引之外，还可以使用花式索引和布尔索引访问数组中的元素。二维数组比一维数组要复杂一些，它里面的每个元素对应行索引和列索引，其中行索引和列索引可以是正向索引，也可以是反向索引。数组是通过索引的方式标记元素的位置，数组的类型不同，索引方式也会有一些区别。
【Python】使用NumPy处理数组以及常用函数总结
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
06-20 2005
NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于处理数组（特别是多维数组）和矩阵运算的Python库，同时也提供了大量的高级数学函数来操作这些数组。NumPy构建在Python之上，为Python提供了大量的数学计算功能，并极大地提升了Python在执行大量数学计算和数组操作时的性能和效率。
NumPy 数组类型介绍
ColdCode's Hello World~
05-29 1444
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lsjseu/article/details/20359201 在原文基础上适当精简并更正少量原作者的笔误: 1. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。 NumPy的数组类被称为ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Py
Python学习笔记--Numpy--Numpy 数组类型
qq_32187313的博客
04-03 956
In [1]:from numpy import * 之前已经看过整数数组和布尔数组，除此之外还有浮点数数组和复数数组。复数数组产生一个复数数组：In [2]:a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) Python会自动判断数组的类型：In [3]:a.dtype Out[3]:dtype('complex128')对于复数我们可以查看它的实部和虚部：In [4]:a.real O...
Numpy学习——数组类型
weixin_41676930的博客
09-27 569
Numpy学习——数组类型更多的数据类型转换(casting)不同数据类型的大小结构体类型处理丢失的数据 更多的数据类型 转换(casting) numpy会自动转换高精度数据类型： >>> np.array([1, 2, 3]) + 1.5 array([2.5, 3.5, 4.5]) 赋值不会改变原有数据类型： >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> a.dtype dtype('int32') >>> a
numpy数组库
2301_79774351的博客
11-17 186
用print输出后，元素之间没有逗号，好处就是可以和python的列表分开，也可以避免小数点和逗号之间的混淆。列表有个缺点，即其中可以容纳不同的数据类型，numpy数组则克服了这个缺点，以达到节约内存的目的。当提取单独一行列的时候，输出的是向量，为了节省空间，列矩阵更消耗空间，因为列矩阵有两层中括号。可以有两种理解，一是切出来从a到b（不包括）的数组，二是去掉a前和b（包括）后的数组。神奇的是，给定了其他维度的数值，剩下一个维度可以填-1，它可以自己计算。往浮点数组里插入整数，该整数会被自动升级为浮点数。
【Python数据处理】基于NumPy的数组类型转换、排序、区域赋值与广播机制应用解析
最新发布
09-11
内容概要：本文详细介绍了NumPy数组的多种操作技巧，重点涵盖数组类型转换、多维数组排序、指定区域赋值以及广播机制的应用。具体包括：使用PIL或OpenCV实现图像与NumPy数组之间的转换，NumPy数组与PyTorch张量的...
Python numpy多维数组实现原理详解
12-20
- **数据类型(dtype)**：每个数组都有特定的数据类型，如int, float, bool等。可以使用`dtype`属性查看或通过`astype`方法转换。 4. **创建数组**： - `np.array()`：通过序列或其他数组创建数组。 - `np.zeros...
使用NumPy 创建数组.pdf
12-02
NumPy中的数组对象被称为ndarray，它是同构数据类型（即所有元素类型相同）的多维数组。创建一个NumPy ndarray对象非常简单，我们可以使用array()函数，这个函数接受一个列表、元组或者任何类似数组的对象，并将其...
Numpy库(二)：NumPy的数组类ndarray
NC_NE的博客
02-27 1680
NumPy的数组类ndarray
Numpy学习笔记——数据类型、数组属性、创建数组、切片与索引
PuddleRubbish的博客
10-29 1948
本文仅作为学习使用，不作它用。
python数据类型 np.array数据类型 tensor数据类型
qq_15821487的博客
07-09 518
python数据类型 np.array数据类型 tensor数据类型 这些都是可以相互转换的，np.array数据类型是中间的核心
numpy --- 数组的数据类型
qq_43709590的博客
03-17 4744
一、数据类型 数据类型，即dytpe，是一个特殊的对象，它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息。 二、numpy中的数据类型 三、一些示例 引入numpy import numpy as np - 将整数类型转换为浮点数类型 定义一个整数类型数组 arr1= np.array([1,2,3,4,5,6]) print("-------------------") print(arr1) print(arr1.dtype) 转换为浮点数类型 arr2= arr1.astype(np
详解 Numpy.ndarray
热门推荐
绿色羽毛
11-18 5万+
NumPy支持比Python更多种类的数字类型,有5种基本数字类型：布尔值（bool）、整数（int）、无符号整数（uint）、浮点（float）、复数（complex） 1、np.array 数组 2、np.ndarray N维数组 一个 ndarray是具有相同类型和大小的项目的多维容器。 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。 不同的是,ndarrays可以共享相同的数据， 因此在一个ndarray中进行的更改可能在另一个
Numpy知识详解之ndarray数据类型详解
m0_47209867的博客
04-17 2398
Numpy知识详解之ndarray数据类型详解 一、Numpy内部基本数据类型 类型名 类型表示符 布尔型 bool_ 有符号整数型 int8(-128~127)/int16/int32/int64 无符号整数型 uint8(0~255)/uint16/uint32/uint64 浮点型 float16/float32/float64 复数型 complex64/complex128 字串型 str_，每个字符用32位Unicode编码表示 二、Numpy自定义数据类
NumPy 数据类型
m0_56065966的博客
11-05 2091
轻松学习NumPy 数据类型
NumPy 数组数据类型
qq_45692354的博客
03-14 284
NumPy 数据类型
python numpy 数组的创建和数据类型
qq_43287650的博客
10-18 1万+
一、创建 #语法：np.array() #从code转markdown --esc–m array(object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0) object:转换的对象 dtype:数组的数据类型 copy:是否被复制 order:按照行（C）|列(F)排列 ndmin:多维 #结尾多打两个空格，下一行就会自动换行...
Numpy库学习笔记1
qq_45830474的博客
08-16 257
Numpy数组基本用法： NumPy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。 numpy.ndarray支持向量化运算。 其对数组的操作速度不再受python解释器限制，运算速度快。 numpy中的数组： Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常类似。他们之间的区别如下： 一个列表中可以存储多种数据类型。比如a = [1,'a']是允许的，而numpy数组只能存储同种数据类型。 数组可以是多维的，当多维数组中所有的数据都是..
numpy中的数据类型有哪些？
07-14
NumPy中提供了多种数据类型，用于表示不同种类的数据。以下是一些常用的NumPy数据类型： 1. int8, int16, int32, int64: 有符号整数类型，分别占据1字节、2字节、4字节和8字节。 2. uint8, uint16, uint32, uint64: 无符号整数类型，分别占据1字节、2字节、4字节和8字节。 3. float16, float32, float64: 浮点数类型，分别占据2字节、4字节和8字节。 4. complex64, complex128: 复数类型，分别用于表示64位和128位的复数。 5. bool: 布尔类型，用于表示True和False。 6. object: 对象类型，可以包含任意Python对象。 此外，NumPy还提供了一些特殊的数据类型，例如： - string_: 可变长度的字符串类型。 - datetime64: 表示日期和时间的类型。 - timedelta64: 表示时间间隔的类型。 这只是NumPy提供的一部分数据类型，具体使用哪种数据类型取决于你要处理的数据和所需的精度。你可以使用`dtype`参数来指定数组的数据类型，或者使用数组的`dtype`属性来获取数组的数据类型。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值