numpy支持的数据类型非常精细，但是numpy不支持精确小数。在导入numpy模块时，通常把numpy模块重命名为np：

import numpy as np

一，numpy的数据类型

 numpy支持的数据类型如下表所示：

类型	比特位	说明
bool_ = bool8	8位	布尔类型
int8 = byte	8位	整型
int16 = short	16位	整型
int32 = intc	32位	整型
int_ = int64 = long	64位	整型
uint8 = ubyte	8位	无符号整型
uint16 = ushort	16位	无符号整型
uint32 = uintc	32位	无符号整型
uint64 = uintp	64位	无符号整型
float16	16位	浮点型
float32 = single	32位	浮点型
float_ = float64 = double	64位	浮点型
str_ = unicode_ = unicode	Unicode 字符串
datetime64	日期时间类型
timedelta64	表示两个时间之间的间隔

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1，浮点数类型

数据类型的信息，可以通过finfo来查看浮点数的类型信息，通过iinfo函数来查看整数的类型信息，

finfo.eps表示1.0和下一个大于1.0的最小的浮点数之间的差异值。

ff16 = np.finfo(np.float16)
print(ff16.bits)  # 16
print(ff16.min)  # -65500.0
print(ff16.max)  # 65500.0
print(ff16.eps)  # 0.000977

2，日期时间类型

datetime64是带单位的，分为日期单位和时间单位，日期单位的级别都大于时间单位。

日期单位是：年(Y)，月(M)，周（W），天（D）,单位级别依次减小，

时间单位是：时（h），分（m），秒（s），毫秒（ms），微妙（us），纳秒（ns），单位级别依次减小，

• 1秒 = 1000 毫秒（milliseconds）
• 1毫秒 = 1000 微秒（microseconds

通过字符串来创建日期时间类型，默认情况下，numpy会根据字符串来自动选择日期和时间单位：

a = np.datetime64('2020-03-08 20:00:05')
b = np.datetime64('2020-03-08')

datetime64的单位是级别最小的单位，例如，a 的单位是s，而b的单位是D。

3，时间增量

timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差值，timedelta64是带单位的，和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。

t1 = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07')

t1 表示两个日期之间的差值，单位是D。

二，np.datetime64 和 datetime.datetime之间的转换

import numpy as np
import datetime

dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=1, hour=20, minute=5, second=30)
dt64 = np.datetime64(dt, 's')
print(dt64, dt64.dtype)
# 2020-06-01T20:05:30 datetime64[s]

dt2 = dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt2, type(dt2))
# 2020-06-01 20:05:30 <class 'datetime.datetime'>

三，numpy的空值

nan表示空值，两个nan是不相等的。

print(np.nan == np.nan)  # False
print(np.nan != np.nan)  # True

 

 

参考文档：