简介
之前讲到了NumPy中有多种数据类型，每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象。
dtype的定义
先看下dtype方法的定义：
class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)其作用就是将对象obj转成dtype类型的对象。
它带了两个可选的参数:
- align – 是否按照C编译器的结构体输出格式对齐对象。
- Copy – 是拷贝对象，还是对对象的引用。
dtype可以用来描述数据的类型（int，float，Python对象等），描述数据的大小，数据的字节顺序（小端或大端）等。
可转换为dtype的对象
可转换的obj对象可以有很多种类型，我们一一来进行讲解
dtype对象
如果obj对象本身就是一个dtype对象，那么可以进行无缝转换。
None
不传的话，默认就是float_，这也是为什么我们创建数组默认都是float类型的原因。
数组标量类型
内置的数组标量可以被转换成为相关的data-type对象。
前面一篇文章我们讲到了什么是数组标量类型。数组标量类型是可以通过np.type来访问的数据类型。 比如：
np.int32,np.complex128等。
我们看下数组标量的转换：
In [85]: np.dtype(np.int32) Out[85]: dtype('int32') In [86]: np.dtype(np.complex128) Out[86]: dtype('complex128')
这些以np开头的内置数组标量类型可以参考我之前写的文章 “NumPy之:数据类型” 。
注意，数组标量并不是dtype对象，虽然很多情况下，可以在需要使用dtype对象的时候都可以使用数组标量。
通用类型
一些通用类型对象，可以被转换成为相应的dtype类型：
| 通用类型对象 | dtype类型 |
number, inexact, floating
|
float |
complexfloating |
cfloat |
integer, signedinteger
|
int_ |
unsignedinteger |
uint |
character |
string |
generic, flexible
|
void |
内置Python类型
一些Python内置的类型和数组标量类型是等价的，也可以被转换成为dtype：
| Python类型 | dtype类型 |
| int | int_ |
| bool | bool_ |
| float | float_ |
| complex | cfloat |
| bytes | bytes_ |
| str | str_ |
| buffer | void |
| (all others) | object_ |
看下内置Python类型转换的例子：
In [82]: np.dtype(float) Out[82]: dtype('float64') In [83]: np.dtype(int) Out[83]: dtype('int64') In [84]: np.dtype(object) Out[84]: dtype('O')
带有.dtype属性的对象
任何type对象只要包含dtype属性，并且这个属性属于可以转换的范围的话，都可以被转换成为dtype。
一个字符的string对象
对于每个内置的数据类型来说都有一个和它对应的字符编码，我们也可以使用这些字符编码来进行转换：
In [134]: np.dtype('b') # byte, native byte order Out[134]: dtype('int8') In [135]: np.dtype('>H') # big-endian unsigned short Out[135]: dtype('>u2') In [136]: np.dtype('<f') # little-endian single-precision float Out[136]: dtype('float32') In [137]: np.dtype('d') # double-precision floating-point number Out[137]: dtype('float64')
数组类型的String
Numpy中数组类型的对象有一个属性叫做typestr。
typestr描述了这个数组中存放的数据类型和长度。
typestr由三部分组成，第一部分是描述数据字节顺序： < 小端 > 大端。
第二部分是数组里面元素的基本类型：
| 类型 | 描述 |
t |
Bit field (following integer gives the number of bits in the bit field). |
b |
Boolean (integer type where all values are only True or False) |
i |
Integer |
u |
Unsigned integer |
f |
Floating point |
c |
Complex floating point |
m |
Timedelta |
M |
Datetime |
O |
Object (i.e. the memory contains a pointer to PyObject) |
S |
String (fixed-length sequence of char) |
U |
Unicode (fixed-length sequence of Py_UNICODE) |
V |
Other (void * – each item is a fixed-size chunk of memory) |
最后一部分就是数据的长度。
dtype支持下面几种类型的转换：
| 类型 | 描述 |
'?' |
boolean |
'b' |
(signed) byte |
'B' |
unsigned byte |
'i' |
(signed) integer |
'u' |
unsigned integer |
'f' |
floating-point |
'c' |
complex-floating point |
'm' |
timedelta |
'M' |
datetime |
'O' |
(Python) objects |
'S', 'a'
|
zero-terminated bytes (not recommended) |
'U' |
Unicode string |
'V' |
raw data (void) |
我们看几个例子：
In [137]: np.dtype('d') Out[137]: dtype('float64') In [138]: np.dtype('i4') Out[138]: dtype('int32') In [139]: np.dtype('f8') Out[139]: dtype('float64') In [140]: np.dtype('c16') Out[140]: dtype('complex128') In [141]: np.dtype('a25') Out[141]: dtype('S25') In [142]: np.dtype('U25') Out[142]: dtype('<U25')
逗号分割的字符串
逗号分割的字符串可以用来表示结构化的数据类型。
对于这种结构化的数据类型也可以转换成为dtpye格式，转换后的dtype，将会以f1，f2, … fn-1作为名字来保存对应的格式数据。我们举个例子：
In [143]: np.dtype("i4, (2,3)f8, f4") Out[143]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')])
上面的例子中，f0保存的是32位的整数，f1保存的是 2 x 3 数组的64-bit 浮点数。f2是一个32-bit 的浮点数。
再看另外一个例子：
In [144]: np.dtype("a3, 3u8, (3,4)a10") Out[144]: dtype([('f0', 'S3'), ('f1', '<u8', (3,)), ('f2', 'S10', (3, 4))])
类型字符串
所有在numpy.sctypeDict.keys()中的字符，都可以被转换为dtype：
In [146]: np.sctypeDict.keys() Out[146]: dict_keys(['?', 0, 'byte', 'b', 1, 'ubyte', 'B', 2, 'short', 'h', 3, 'ushort', 'H', 4, 'i', 5, 'uint', 'I', 6, 'intp', 'p', 7, 'uintp', 'P', 8, 'long', 'l', 'L', 'longlong', 'q', 9, 'ulonglong', 'Q', 10, 'half', 'e', 23, 'f', 11, 'double', 'd', 12, 'longdouble', 'g', 13, 'cfloat', 'F', 14, 'cdouble', 'D', 15, 'clongdouble', 'G', 16, 'O', 17, 'S', 18, 'unicode', 'U', 19, 'void', 'V', 20, 'M', 21, 'm', 22, 'bool8', 'Bool', 'b1', 'float16', 'Float16', 'f2', 'float32', 'Float32', 'f4', 'float64', 'Float64', 'f8', 'float128', 'Float128', 'f16', 'complex64', 'Complex32', 'c8', 'complex128', 'Complex64', 'c16', 'complex256', 'Complex128', 'c32', 'object0', 'Object0', 'bytes0', 'Bytes0', 'str0', 'Str0', 'void0', 'Void0', 'datetime64', 'Datetime64', 'M8', 'timedelta64', 'Timedelta64', 'm8', 'int64', 'uint64', 'Int64', 'UInt64', 'i8', 'u8', 'int32', 'uint32', 'Int32', 'UInt32', 'i4', 'u4', 'int16', 'uint16', 'Int16', 'UInt16', 'i2', 'u2', 'int8', 'uint8', 'Int8', 'UInt8', 'i1', 'u1', 'complex_', 'int0', 'uint0', 'single', 'csingle', 'singlecomplex', 'float_', 'intc', 'uintc', 'int_', 'longfloat', 'clongfloat', 'longcomplex', 'bool_', 'unicode_', 'object_', 'bytes_', 'str_', 'string_', 'int', 'float', 'complex', 'bool', 'object', 'str', 'bytes', 'a'])
使用的例子：
In [147]: np.dtype('uint32') Out[147]: dtype('uint32') In [148]: np.dtype('float64') Out[148]: dtype('float64')
元组
通过使用dtype构成的元组，我们可以生成新的dtype。
元组也有很多种方式。
(flexible_dtype, itemsize)
对于不固定长度的dtype，可以指定size：
In [149]: np.dtype((np.void, 10)) Out[149]: dtype('V10') In [150]: np.dtype(('U', 10)) Out[150]: dtype('<U10')
(fixed_dtype, shape)
对于固定长度的dtype，可以指定shape：
In [151]: np.dtype((np.int32, (2,2))) Out[151]: dtype(('<i4', (2, 2))) In [152]: np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2,3))) Out[152]: dtype(([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')], (2, 3)))
[(field_name, field_dtype, field_shape), …]
list中的元素是一个个的field，每个field都是由2-3个部分组成的，分别是field名字，field类型，field的shape。
field_name如果是 ’ ‘的话，就会使用默认的f1，f2 ….作为名字。field_name 也可以是一个2元组，由title 和 name 组成。
field_dtype 就是field的dtype类型。
shape是一个可选字段，如果field_dtype是一个数组的话，就需要指定shape。
In [153]: np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')]) Out[153]: dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
上面是两个字段，一个是大端的32位的int，一个是小端的32位的int。
In [154]: np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')]) Out[154]: dtype([('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1'), ('A', 'u1')])
四个字段，每个都是无符号整形。
{‘names’: …, ‘formats’: …, ‘offsets’: …, ‘titles’: …, ‘itemsize’: …}
这种写法可以指定name列表和formats列表：
In [157]: np.dtype({'names': ['r','g','b','a'], 'formats': [np.uint8, np.uint8, np.uint8, np.uint8]}) Out[157]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])
offsets 指的是每个字段的byte offsets。titles 是字段的title，itemsize 是整个dtype的size。
In [158]: np.dtype({'names': ['r','b'], 'formats': ['u1', 'u1'], ...: 'offsets': [0, 2], ...: 'titles': ['Red pixel', 'Blue pixel']}) ...: Out[158]: dtype({'names':['r','b'], 'formats':['u1','u1'], 'offsets':[0,2], 'titles':['Red pixel','Blue pixel'], 'itemsize':3})
(base_dtype, new_dtype)
可以将基本的dtype类型转换为结构化的dtype类型：
In [159]: np.dtype((np.int32,{'real':(np.int16, 0),'imag':(np.int16, 2)})) Out[159]: dtype([('real', '<i2'), ('imag', '<i2')])
32位的int转换成两个16位的int。
In [161]: np.dtype(('i4', [('r','u1'),('g','u1'),('b','u1'),('a','u1')])) Out[161]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])
32位的int，转换成4个unsigned integers。
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