Python numpy有哪些常用数据类型

常见数据类型介绍

Python 原生的数据类型相对较少， bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而，对于科学计算，通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。

创建数据类型

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例。

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

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

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下：

结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建:

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

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

定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

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"]