Python机器学习（三十六）NumPy数据类型

　　NumPy提供的数值类型，数值范围比Python提供的数值类型更大。NumPy的数值类型，如下表所示：
　　SN
　　数据类型
　　描述
　　1
　　bool_
　　布尔值，取值ture/false，占用一个字节
　　2
　　int_
　　是integer的默认类型。与C语言中的long类型相同，有可能是64位或32位。
　　3
　　intc
　　类似于C语言中的整数类型(int)，表示32位或64位的整型。
　　4
　　intp
　　表示用于索引的整数。
　　5
　　int8
　　8位整数，值的范围是-128到127。
　　6
　　int16
　　2字节(16位)整数。范围是-32768到32767。
　　7
　　int32
　　4字节(32位)的整数。范围是-2147483648到2147483647。
　　8
　　int64
　　8字节(64位)整数。范围是-9223372036854775808到9223372036854775807。
　　9
　　uint8
　　1字节(8位)无符号整数。
　　10
　　uint16
　　2字节(16位)无符号整数。
　　11
　　uint32
　　4字节(32位)无符号整数。
　　12
　　uint64
　　8字节(64位)无符号整数。
　　13
　　float_
　　与float64相同。
　　14
　　float16
　　半精度浮点数。5位保留给指数，10位保留给尾数，1位保留给符号。
　　15
　　float32
　　单精度浮点数。8位保留给指数，23位保留给尾数，1位保留给符号。
　　16
　　float64
　　双精度浮点数。指数保留11位，尾数保留52位，符号保留1位。
　　17
　　complex_
　　与complex128相同。
　　18
　　complex64
　　复数，实数和虚数各占32位。
　　19
　　complex128
　　复数，实数和虚数各占64位。
　　上述所有数值类型，都可由dtype描述。 NumPy 数据类型对象（dtype）
　　数据类型对象/dtype，是描述数组中元素数据类型的对象。具体内容包括： 数据类型(整数、浮点数或Python对象) 数据长度 字节顺序(小端或大端) 在结构化类型中，字段名称、字段数据类型等。 如果数据类型是子数组，则会包含其形状和数据类型
　　字节顺序由数据类型的前缀(‘<‘或’>’)决定。＂<‘表示小端，’>’表示大端。
　　我们可以使用以下语法，创建一个dtype对象。 numpy.dtype(object, align, copy)
　　参数： object: 要转换为dtype类型的对象。 align: 布尔值。如果为真，则添加额外的填充，使其等效于C结构体 copy: 创建一个新的dtype对象副本。如果为false，则结果是对内置数据类型对象的引用
　　示例 import numpy as np  dt = np.dtype(np.int32)  print(dt)
　　输出 int32
　　示例 #int8, int16, int32, int64 等价于字符串 ＂i1＂, ＂i2＂,＂i4＂, etc.  import numpy as np   dt = np.dtype(＂i4＂) print(dt)
　　输出
　　int32
　　示例 # 使用字节顺序标记 import numpy as np  dt = np.dtype(＂>i4＂)  print(dt)
　　输出
　　>i4 创建结构化数据类型
　　我们可以创建类似字典的数据类型，包括字段名与字段值。
　　下面的示例展示了结构化数据类型的使用。
　　示例 # 先创建结构化数据类型 import numpy as np  dt = np.dtype([(＂age＂,np.int8)]) # 格式是：[(＂字段名＂, 字段类型)] print(dt)
　　输出 [(＂age＂, ＂i1＂)]
　　示例 # 现在将它应用到ndarray对象 import numpy as np   dt = np.dtype([(＂age＂,np.int8)])  a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  print(a)
　　输出 [(10,) (20,) (30,)]
　　示例 # 字段名可用于访问列的内容 import numpy as np   dt = np.dtype([(＂age＂,np.int8)])  a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)  print(a[＂age＂])
　　输出 [10 20 30]
　　示例
　　下面的示例定义了一个名为student的结构化数据类型，其中包含字符串字段＂name＂、整数字段＂age＂和浮点字段＂marks＂。然后将此dtype应用于ndarray对象。 import numpy as np  student = np.dtype([(＂name＂,＂S20＂), (＂age＂, ＂i1＂), (＂marks＂, ＂f4＂)])  print(student)
　　输出 C:Anaconda3python.exe ＂C:Program FilesJetBrainsPyCharm 2019.1.1helperspydevpydevconsole.py＂ --mode=client --port=63681 import sys; print(＂Python %s on %s＂ % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend([＂C:appPycharmProjects＂, ＂C:/app/PycharmProjects＂]) Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type ＂copyright＂, ＂credits＂ or ＂license＂ for more information IPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type ＂?＂ for help. PyDev console: using IPython 7.12.0 Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 runfile(＂C:/app/PycharmProjects/ArtificialIntelligence/test.py＂, wdir=＂C:/app/PycharmProjects/ArtificialIntelligence＂) [(＂name＂, ＂S20＂), (＂age＂, ＂i1＂), (＂marks＂, ＂

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