Numpy系统学习（二）Numpy的数据类型

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1 基础数据类型
1.1第一种表示方式
2.2 第二种表示方式
2.1 组合生成自己的数据类型dtype（结构化数据类型）
1 基础数据类型
1.1第一种表示方式
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）
2.2 第二种表示方式
实际使用中，我们可以通过一个唯一的字符串来代替上面的数据类型
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)
如 int8 等价于‘i1’ int16等价于'i2'
我们可以发现，第一种表示方式的后面的数字代表“位”，第二种表示方式后面的数字表示“字节”
import numpy as np 
# 创建一个整型数组
a1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
a2 = np.array([1, 2, 3], dtype="i4")
 
# 创建一个浮点型数组
b1= np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
b2= np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype="f8")
# 创建一个布尔型数组
c1 = np.array([True, False, False], dtype=np.bool_)
c2 =np.array([True, False, False], dtype="b1")
 # 输出数组的数据类型
print(a1.dtype)  # int32
print(a2.dtype)  # int32
print(b1.dtype)  # float64
print(b2.dtype)  # float64
print(c1.dtype)  # bool
print(c2.dtype)  # float64
'
2.1 组合生成自己的数据类型dtype（结构化数据类型）
通过数据类型对象（dtype）来生成自己需要的数据类型，
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
例1：测试生成自己的数据类型dtype（）
比如我想统计一下《复仇者联盟》中各个英雄的信息
第一个信息是英雄的名字 是字符串 20字节
第二个信息是英雄的技能 是字符串 20字节
第三个信息是英雄诞生日期 是整形8位 （1字节）
import numpy as np

hero=np.dtype([("name","S20"),("skill","S20"),("date",np.int8)])

'''

第一个信息是英雄的名字 是字符串 20字节
第二个信息是英雄的技能 是字符串 20字节
第三个信息是英雄诞生日期 是整形8位 （1字节）
'''
print(hero)
#用自定义数据类型创建实例对象
Spiderman=np.array([("Spiderman","tusi",8)],dtype=hero)
print(Spiderman)
#查看类型
print(Spiderman.dtype)
输出
[('name', 'S20'), ('skill', 'S20'), ('date', 'i1')]
[(b'Spiderman', b'tusi', 8)]
[('name', 'S20'), ('skill', 'S20'), ('date', 'i1')]

意味着我们生成了这样一个hero的数据类型。                        
原文链接：https://blog.csdn.net/Q52099999/article/details/128956327