数据可视化基础专题(37):NUMPY基础(2) NumPy 数据类型

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。


数据类型对象 (dtype)

数据类型对象(numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::

  • 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,那么它的形状和数据类型是什么。

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

实例

数据可视化基础专题(37):NUMPY基础(2) NumPy 数据类型

 

 数据可视化基础专题(37):NUMPY基础(2) NumPy 数据类型

 

 数据可视化基础专题(37):NUMPY基础(2) NumPy 数据类型

 

 数据可视化基础专题(37):NUMPY基础(2) NumPy 数据类型

 

 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:

字符 对应类型
b 布尔型
i (有符号) 整型
u 无符号整型 integer
f 浮点型
c 复数浮点型
m timedelta(时间间隔)
M datetime(日期时间)
O (Python) 对象
S, a (byte-)字符串
U Unicode
V 原始数据 (void)

 

上一篇:数据可视化基础专题(41):NUMPY基础(6)数组创建(3) 从数值范围创建数组


下一篇:Python pandas.DataFrame.get_dtype_counts函数方法的使用