NumPy 数据类型

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于 2025-04-07 06:03:13 发布 · 479 阅读

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NumPy 数据类型

引言

NumPy 是 Python 中一个强大的数学库，它提供了大量的数值计算功能。在 NumPy 中，数据类型（也称为 dtype）是核心概念之一。正确理解和使用数据类型对于提高程序性能和避免潜在错误至关重要。本文将深入探讨 NumPy 中的数据类型，包括其特点、使用方法以及在实际编程中的应用。

NumPy 数据类型概述

NumPy 支持多种数据类型，这些数据类型分为两大类：内置数据类型和自定义数据类型。

内置数据类型

NumPy 内置的数据类型包括：

基本数据类型：int（整数）、float（浮点数）、complex（复数）、bool（布尔值）等。
通用数据类型：如 int32、int64、float32、float64 等，这些类型提供了不同大小的数据存储空间。

自定义数据类型

自定义数据类型允许用户根据需要创建新的数据类型。NumPy 支持以下自定义数据类型：

结构化数组：允许用户定义包含多个字段的数据类型。
联合数组：允许用户定义包含不同数据类型字段的数据类型。
枚举类型：允许用户定义一组预定义的值。

NumPy 数据类型的使用方法

创建数组

使用 NumPy 创建数组时，可以指定数据类型。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个 int32 类型的数组
arr_int = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
print(arr_int)

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