1. numpy 数据类型

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#python #人工智能 #数据分析

这篇博客详细介绍了numpy数据类型，包括整型（如int_, intc, intp等）、浮点型（如float16, float64）以及复数类型（如complex64, complex128）。这些数据类型在科学计算中扮演着重要角色，用于精确地存储和操作数值数据。

numpy 数据类型

参考链接：https://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html

  • 整型
bool_ ：布尔型数据类型（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 int 64
intp : 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8 : 字节（-128 to 127）
int16 : 16位整数
int32:32位整数
int64：64位整型
uint8 : 8位无符号整型
uint16 : 16位无符号整型
uint32：32位无符号整型
uint64：64位无符号整型
  • 浮点型
float_:半精度浮点型
float16:单精度浮点型
float64:双精度浮点型
  • 复数类型
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）
  • 字符串类型
str_:字符串类型，python 3中使用
string_：字符串类型，python 2中使用，以0结尾

官方文档中还有很多数据类型，后面再慢慢补充吧

【Python Numpy教程】numpy数据类型
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10-21 1746
NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray），以及用于数组操作的各种工具。在NumPy中，数据类型是一个重要概念，因为它们定义了数组中元素的类型，决定了数组的存储方式和运算规则。在这个教程中，我们将深入研究NumPy的数据类型，了解如何创建和操作不同类型的数组，以及它们在数据科学和数值计算中的重要性。NumPy支持多种数据类型，它们是NumPy的dtype（数据类型）对象的一部分。
【Python语言基础】——Python NumPy 数据类型
玄链教育
02-14 952
数据类型可以使用字符串指定，例如 ‘f’ 表示浮点数，‘i’ 表示整数等。或者您也可以直接使用数据类型，例如 float 表示浮点数，int 表示整数。ValueError：在 Python 中，如果传递给函数的参数的类型是非预期或错误的，则会引发 ValueError。NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。strings - 用于表示文本数据，文本用引号引起来。更改现有数组的数据类型的最佳方法，是使用 astype() 方法复制该数组。
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06.Numpy、Pandas和Matplotlib包基础知识1
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总结来说，Numpy、Pandas和Matplotlib是Python数据科学的基础，它们提供了强大的数据处理和可视化能力，使得分析和理解电力用户数据集或其他类型的数据变得简单高效。对于数据挖掘和分析新手，掌握这三个包的基本...
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1 数据类型 numpy 与 python 的数据类型有区别 python数据类型：bool 、int、float、complex、str、tuple、list、dict、set 在numpy中，python内置类型可直接应用于numpy库中，但是系统会依据python的数据类型将其转化成numpy库的数据类型 numpy库还定义了自己的数据类型， 2 numpy内置数据类型 1）布尔...
numpy的整型数值溢出陷阱
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numpy中的ndarray对于数值对象的数据类型具有严格要求，比如，假设一个数据类型为int32的ndarray，且数值较大，那么再继续对其做平方运算，假设平方运算之后的值已经超出了32位整型的最大范围，那么就会造成数值溢出。问题在于，numpy中对这个数值溢出并不是直接报错，而是会返回一些垃圾值，甚至有可能出现负值，这就使得运算结果无法预期，从而出错。但这个现象并不会出现在创建生成ndarray中，如果创建ndarray时，数值已经超出了指定数据类型的最大范围，那么numpy会报overflo...
NumPy 2.x 完全指南【二十七】字符串和字节数组
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在 NumPy 2.0 之前，固定宽度的 numpy.str_、numpy.bytes_ 和 numpy.void 数据类型是 NumPy 中处理字符串和字节串的唯一类型。
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NumPy数据类型 NumPy 作为 Python 的扩展包，它提供了比 Python 更加丰富的数据类型，如表 1 所示： 表1：NumPy数据类型 序号 数据类型 语言描述 1 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） 2 int_ 默认整数类型，类似于 C 语言中的 long，取值为 int32 或 int64 3 intc 和 C 语言的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 4 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_
02 NumPy数据类型
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NumPy 数组包含同一类型的值，因此详细了解这些数据类型及其限制 是非常重要的。因为 NumPy 是在 C 语言的基础上开发的，所以 C、 Fortran 和其他类似语言的用户会比较熟悉这些数据类型。
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I am trying to create a numpy array with type long (that is, Python's long, not numpy's long = int64).If I do:m = np.eye(6, dtype=long)print(m.dtype)This outputs int64; i.e., they are not Python longs...
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### 将 `ulab.numpy.ndarray` 数据转换为图像文件或可视化图像 在使用 `ulab.numpy.ndarray` 处理图像数据时，通常需要将数据转换为可视化的图像文件（如 PNG、JPEG 等）。由于 `ulab` 是一个轻量级的 NumPy 实现，其功能相较于标准的 NumPy 和 SciPy 有所简化，因此在图像处理方面可能需要结合其他库或手动操作来实现图像的保存和显示。 #### 图像数据格式转换 在处理图像数据时，通常会以 `RGB888` 格式存储，即每个像素由三个 8 位整数表示红、绿、蓝三个通道的颜色值。如果 `ulab.numpy.ndarray` 中存储的是图像数据，可以尝试将其转换为标准的 `numpy.ndarray` 格式，然后使用如 `PIL`（Python Imaging Library）中的 `Image` 模块进行图像的创建和保存[^2]。 以下是一个将 `ulab.numpy.ndarray` 转换为图像并保存的示例： ```python import ulab.numpy as np from PIL import Image # 假设 img 是一个 ulab.numpy.ndarray 类型的图像数据，形状为 (height, width, 3) img_data = np.random.randint(0, 256, (100, 100, 3)) # 示例数据 # 将 ulab.numpy.ndarray 转换为 numpy.ndarray img_array = np.array(img_data) # 创建图像对象 image = Image.fromarray(img_array.astype('uint8'), 'RGB') # 保存图像 image.save('output_image.png') ``` 在这个示例中，首先生成了一个随机的 `ulab.numpy.ndarray` 数据作为图像数据的替代，然后将其转换为 `numpy.ndarray` 类型，并使用 `Image.fromarray()` 方法创建了一个图像对象，最后调用 `save()` 方法将图像保存为 `output_image.png` 文件。 #### 图像可视化 除了将图像数据保存为文件外，还可以通过 `matplotlib` 等库实现图像的可视化显示。以下是一个使用 `matplotlib.pyplot` 显示图像的示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 显示图像 plt.imshow(img_array) plt.show() ``` 这里，`plt.imshow()` 方法用于显示图像数据，而 `plt.show()` 则用于展示图像窗口。 ###
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