Python数据分析:numpy数据类型
常用numpy基本类型:
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) |
数据类型对象(dtype):
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
import numpy as np
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt = np.dtype('i4')
print(dt)
运行结果:
内建类型对应的字符代码:
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) |