Numpy 数据类型

numpy支持的数据类型比Python内置的类型多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上， 其中部分类型对应为Python内置的类型。下表列举了常用的Numpy基本类型。

名称	描述
bool_	布尔数据类型（True 或者 False）
int_	默认的整数类型（类似于C语言中的long，int32 或 int64）
intc	与C的int类型一样， 一般是int32 或者 int64
intp	用于索引的整数类型（类似于C的ssize_t, 一般情况下任然是 int32 或 int64）
int8	字节（- 128 to 127）
in16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数， 包括： 1个符号位， 5 个指数位， 10 个尾数位
complex_	complex128类型的简写， 即 128 位复数
complex64	复数， 表示双32位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数， 表示双64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符， 包括 np.bool_, np.int32, np.float32 ,等等。

 

数据类型对象（dtype）

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：
　　1、数据的类型（整数， 浮点数或者Python 对象）

　　2、数据的大小 （例如， 整数使用多少个字节存储）

　　3、数据的字节顺序（小端法或大端法）

　　4、在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段索取的内存的部分

　　5、如果数据类型是数组， 它的形状和数据类型

字节顺序是通过对数据类型预先设定“<”或“>”来决定的， “<”意味着小端法（最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面）。“>” 意味着大端法（最重要的字节存储在最小的地址， 即高位组放在最前面）

dtype对象是使用以下语法构造的：

numpy.dtype(object, oligin, copy)

　　1、object—要转换为数据类型对象

　　2、aligin- 如果为true， 填充字段使其类似 C 的机构体

　　3、copy-复制 dtype 对象，如果为false，则是对内置数据类型的引用

 

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