NumPy ndarray数组的元素类型

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：

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，它的形状和数据类型

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

实例

实例 1

import numpy as np
# 使用标量类型
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

输出结果为：
int32
实例 2

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)

输出结果为：
int32

实例 3

import numpy as np
# 字节顺序标注
dt = np.dtype('<i4')
print(dt)

输出结果为：
int32

下面实例展示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。

实例 4

# 首先创建结构化数据类型
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
print(dt)

输出结果为：
[(‘age’, ‘i1’)]

实例 5

# 将数据类型应用于 ndarray 对象
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a)

输出结果为：
[(10,) (20,) (30,)]

实例 6

# 类型字段名可以用于存取实际的 age 列
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a['age'])

输出结果为：
[10 20 30]

下面的示例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。

实例 7

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
print(student)

输出结果为：
[(‘name’, ‘S20’), (‘age’, ‘i1’), (‘marks’, ‘<f4’)]

实例 8

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student) 
print(a)

输出结果为：
[(‘abc’, 21, 50.0), (‘xyz’, 18, 75.0)]

NumPy ndarray数组的元素类型

NumPy ndarray数组的元素类型

数据类型对象 (dtype)

实例

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