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NumPy 数据类型

NumPy 数据类型说明和实例

数据类型,即 dtype ,也是一个特殊的对象, 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息(也成为了元数据,即表示数据的数据)dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常,其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系,使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。

numpy 支持的数据类型比 Python内置数据类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称 描述
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,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)
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)
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)
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)

记不住这些NumPy的dtype也没关系,新手更是如此。通常只需要知道你所处理的数据的大致类型是浮点数、复数、整数、布尔值、字符串,还是普通的Python对象即可。当你需要控制数据在内存和磁盘中的存储方式时(尤其是对大数据集),那就得了解如何控制存储类型。

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。

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 – 例如,浮点数、复数、整数、布尔值、字符串或者 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

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

接下来我们可以通过实例来理解。

>>> import numpy as np
>>> a = np.dtype(np.float32)
>>> print(a)
float32
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 
>>> import numpy as np
>>> a = np.dtype('i8')
>>> print(a)
int64

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。

>>> import numpy as np
>>> a = np.dtype([('number',np.int16)]) # 数据类型应用于 ndarray 对象 
>>> print(a)
[('number', '<i2')]
>>> arr = np.array([(1,),(2,),(3,)], dtype = a)
>>> print(arr)
[(1,) (2,) (3,)]
>>> print(arr['number']) # 类型字段名可以用于存取实际的 number 列
[1 2 3]

下面的示例定义一个结构化数据类型animal,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。

>>> import numpy as np
>>> animal = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
>>> print(animal)
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '
                                <f4')] 
>>> a = np.array([('cat', 5, 10),('dog', 4, 35),('lion',8,18)], dtype = animal)
>>> print(a)
[(b'cat', 5, 10.) (b'dog', 4, 35.) (b'lion', 8, 18.)]

使用astype方法可以显式的转换数组的数据类型,具体实例如下:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,3,4,5])
>>> print(arr.dtype)
int64
>>> print(arr)
[1 2 3 4 5]
>>> float_arr = arr.astype('float32') # 也以写作 arr.astype(np.float32)
>>> print(float_arr.dtype)
float32
>>> print(float_arr)
[1. 2. 3. 4. 5.]
注意:将数字的字符串数组转为数字是可以的,当浮点型数字的时候只能转成float,不能int。

还可以用其他数组的dtype来转换数据类型,具体实例如下:

>>> import numpy as np
>>> int_arr = np.arange(10)
>>> calibers = np.array([.22, .270, .357], dtype=np.float64)
>>> print(calibers)
[0.22 0.27 0.357]
>>> arr_last = int_arr.astype(calibers.dtype)
>>> print(arr_last.dtype)
float64
>>> print(arr_last)
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:

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)

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