NumPy 数据类型


一、NumPy 数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,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 NumPy 基本类型。

名称 描述
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 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
float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 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。


二、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:

  • 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象)
  • 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储)
  • 数据的字节顺序(小端法或大端法)
  • 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所取的内存块的部分
  • 如果数据类型是子数组,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, align, copy)
  • object - 要转换为的数据类型对象
  • align - 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体。
  • copy - 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用

三、实例

接下来我们可以通过实例来理解,如何定义使用 dtype 。

1、使用标量类型定义 

import numpy as np 
dt = np.dtype(np.int32) 
print(dt)

输出结果为:

int32

2、使用字符串代替

import numpy as np
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 
dt = np.dtype('i4') 
print(dt)

输出结果为:

int32

3、字节顺序标注

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)。

import numpy as np 
# 字节顺序标注 
dt = np.dtype('<i4') 
print(dt)

输出结果为:

int32

4、结构化数据类型

下面实例展示结构化数据类型的使用,类型字段和对应的实际类型将被创建。

# 首先创建结构化数据类型 
import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
print(dt)

输出结果为:

[('age', 'i1')]

5、应用于 ndarray 对象

# 将数据类型应用于 ndarray 对象 
import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a)

输出结果为:

[(10,) (20,) (30,)]

实例 6

# 类型字段名可以用于存取实际的 age 列 
import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a['age'])

输出结果为:

[10 20 30]

下面的示例定义一个结构化数据类型 student,包含字符串字段 name,整数字段 age,及浮点字段 marks,并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

实例 7

import numpy as np 
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
print(student)

输出结果为:

[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]

实例 8

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student) 
print(a)

输出结果为:

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

 

【注意】更改格式不能使用 array.dtype=int32 这样的硬性更改,会不改变内存直接该边解析过程,导致读取出问题,所以使用 array.astype(int32) ,这样才安全。

 




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