数据类型

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2023-12-01

NumPy 数字类型是dtype（数据类型）对象的实例，每个对象具有唯一的特征。这些类型可以是，np.float32等。

数据类型对象描述了对应于数组的固定内存块的解释，取决于以下方面：

字节顺序取决于数据类型的前缀<或>。 <意味着编码是小端（最小有效字节存储在最小地址中）。 >意味着编码是大端（最大有效字节存储在最小地址中）。

dtype可由一下语法构造：

参数为：

# 使用数组标量类型  
import numpy as np 
dt = np.dtype(np.int32)

输出如下：

int32

#int8，int16，int32，int64 可替换为等价的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，以及其他。  
import numpy as np 
dt = np.dtype('i4')  
print dt

输出如下：

int32

输出如下：

>i4

下面的例子展示了结构化数据类型的使用。这里声明了字段名称和相应的标量数据类型。

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

输出如下：

[('age', 'i1')]

# 现在将其应用于 ndarray 对象  
import numpy as np 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  
print a

输出如下：

# 文件名称可用于访问 age 列的内容  
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  
print a['age']

输出如下：

[10 20 30]

以下示例定义名为 student 的结构化数据类型，其中包含字符串字段name，整数字段age和浮点字段marks。此dtype应用于ndarray对象。

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

输出如下：

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

输出如下：

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