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Numpy系列(二)- 数据类型

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 osc_3fzeg1rk
发布于 2019/03/20 19:06
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Numpy 中的数组比 Python 原生中的数组(只支持整数类型与浮点类型)强大的一点就是它支持更多的数据类型。

 基本数据类型

numpy常见的数据类型

数据类型 描述
bool_ 布尔(True或False),存储为一个字节
int_ 默认整数类型(与C long相同;通常为int64int32
intc 与C int(通常为int32int64)相同
intp 用于索引的整数(与C ssize_t相同;通常为int32int64
int8 字节(-128到127)
int16 整数(-32768到32767)
int32 整数(-2147483648至2147483647)
int64 整数(-9223372036854775808至9223372036854775807)
uint8 无符号整数(0到255)
uint16 无符号整数(0到65535)
uint32 无符号整数(0至4294967295)
uint64 无符号整数(0至18446744073709551615)
float_ float64的简写。
float16 半精度浮点:符号位,5位指数,10位尾数
float32 单精度浮点:符号位,8位指数,23位尾数
float64 双精度浮点:符号位,11位指数,52位尾数
complex_ complex128的简写。
complex64 复数,由两个32位浮点(实数和虚数分量)
complex128 复数,由两个64位浮点(实数和虚数分量)

以上这些数据类型都可以通过 np.bool_np.float32等方式访问。

这些类型都可以在创建 ndarray 时通过参数 dtype 来指定。

a = np.arange(3, dtype=np.float16)
a
Out[107]: array([0., 1., 2.], dtype=float16)
a.dtype
Out[108]: dtype('float16')

  此外,在创建 ndarray 对象时,也可以通过字符代码来替换,主要是为了保持与较旧包(例如Numeric)的向后兼容性。

np.array([1, 2, 3], dtype='f')
Out[109]: array([1., 2., 3.], dtype=float32 

类型转换

要转换数组的类型,请使用.astype()方法(首选)或类型本身作为函数。

a
Out[110]: array([0., 1., 2.], dtype=float16)
a.astype(np.bool_)
Out[111]: array([False,  True,  True])
np.bool_(a)
Out[112]: array([False,  True,  True])

 

 

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