[Python] Numpy array 高级用法(2)

最新推荐文章于 2024-12-24 20:15:00 发布

November丶Chopin

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分类专栏： Numpy 文章标签： python numpy

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本文深入探讨了Numpy中dtype类型的使用方法，包括基本的数据类型定义、结构化数据类型的创建及应用示例。对于希望深入了解Numpy数据管理特性的读者来说，是一份宝贵的参考资料。

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####前言
最近在看 Numpy文档和 tutorialspoint Numpy Tutorial 时，发现了一下之前没用过的ndarray高级用法，加上我之前知道的方法，总结一下。以后会陆续更新。
####目录

保存复数complex
numpy.dtype 类型
更新 ndarray 的 shape
####正文
####2. numpy.dtype 类型

'''初始化dtype'''
# using array-scalar type 
import numpy as np 
dt = np.dtype(np.int32) 
print(dt)
# 输出:
int32

'''int8, int16, int32, int64 可以被 'i1', #'i2','i4' 等代替. '''
# "<" 和 ">" 代表大小端,默认小端;
import numpy as np 
dt = np.dtype('>i4')
print(dt)
# 输出:
int32

'''结构化的dtype'''
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) # dt输出为 [('age', 'i1')] 

a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a)
#输出为:
[(10,) (20,) (30,)]

''''更进一步'''
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student) 
print(a)
# 输出:
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]