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Python numpy有哪些常用數據類型

更新時間：2023年02月24日 08:31:01 作者：雙天至尊-王天龍

Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray(N-dimensional Array Object)和 ufunc(Universal Function Object)。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數

常見數據類型介紹

Python 原生的數據類型相對較少， bool、int、float、str等。這在不需要關心數據在計算機中表示的所有方式的應用中是方便的。然而，對于科學計算，通常需要更多的控制。為了加以區(qū)分 numpy 在這些類型名稱末尾都加了“_”。

numpy 的數值類型實際上是 dtype 對象的實例。

class dtype(object):
    def __init__(self, obj, align=False, copy=False):
        pass

數據類型對象 (dtype)

數據類型對象（numpy.dtype 類的實例）用來描述與數組對應的內存區(qū)域是如何使用，它描述了數據的以下幾個方面：：

字節(jié)順序是通過對數據類型預先設定 < 或 > 來決定的。 < 意味著小端法(最小值存儲在最小的地址，即低位組放在最前面)。> 意味著大端法(最重要的字節(jié)存儲在最小的地址，即高位組放在最前面)。

dtype 對象是使用以下語法構造的：

numpy.dtype(object, align, copy)

每個內建類型都有一個唯一定義它的字符代碼，如下：

字符	對應類型	備注
b	boolean	'b1'（將這個字符代碼作為參數傳給dtype，則會建立boolean實例）
i	signed integer	'i1', 'i2', 'i4', 'i8'
u	unsigned integer	'u1', 'u2' ,'u4' ,'u8'
f	floating-point	'f2', 'f4', 'f8'
c	complex floating-point
m	timedelta64	表示兩個時間之間的間隔
M	datetime64	日期時間類型
O	object
S	(byte-)string	S3表示長度為3的字符串（傳入的參數必須是大寫S）Bytes 代表的是（二進制）數字的序列，只不過在是通過 ASCII 編碼之后才是我們看到的字符形式
U	Unicode	Unicode 字符串（傳入的參數必須是大寫U）
V	void

結構化數據類型的使用，類型字段和對應的實際類型將被創(chuàng)建:

dt = np.dtype([("age",np.int_)])
dt

a = np.array([(31,),(27,),(36,),(28,),(18,)],dtype=dt)
a["age"]

定義一個結構化數據類型 student，包含字符串字段 name，整數字段 age，及浮點字段 marks，并將這個 dtype 應用到 ndarray 對象。

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
student

student = np.dtype([("name","S30"),("age",np.int_),("marks","f4")])
a = np.array([("STZZ",31,0.3),("WJ",22,0.9),("WTX",27,1.0)],dtype=student)
a

a["name"]
a["age"]
a["marks"]

到此這篇關于Python numpy有哪些常用數據類型的文章就介紹到這了,更多相關Python numpy內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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