Python NumPy教程之數據類型對象詳解
每個 ndarray 都有一個關聯的數據類型 (dtype) 對象。這個數據類型對象(dtype)告訴我們數組的佈局。這意味著它為我們提供瞭以下信息:
- 數據類型(整數、浮點數、Python 對象等)
- 數據大小(字節數)
- 數據的字節順序(小端或大端)
- 如果數據類型是子數組,它的形狀和數據類型是什麼。
ndarray 的值存儲在緩沖區中,可以將其視為連續的內存字節塊。所以這些字節將如何被解釋由dtype對象給出。
構造數據類型(dtype)對象
數據類型對象是 numpy.dtype 類的一個實例,可以使用numpy.dtype
.
參數:
obj: 要轉換為數據類型對象的對象。
align : [bool, optional] 向字段添加填充以匹配 C 編譯器為類似 C 結構輸出的內容。
copy : [bool, optional] 制作數據類型對象的新副本。如果為 False,則結果可能隻是對內置數據類型對象的引用。
# Python 程序創建數據類型對象 import numpy as np # np.int16 被轉換為數據類型對象。 print(np.dtype(np.int16))
輸出:
int16
# Python 程序創建一個包含 32 位大端整數的數據類型對象 import numpy as np # i4 表示大小為 4 字節的整數 # > 表示大端字節序和 # < 表示小端編碼。 # dt 是一個 dtype 對象 dt = np.dtype('>i4') print("Byte order is:",dt.byteorder) print("Size is:", dt.itemsize) print("Data type is:", dt.name)
輸出:
Byte order is: >
Size is: 4
Name of data type is: int32
類型說明符(在上述情況下為 i4)可以采用不同的形式:
b1、i1、i2、i4、i8、u1、u2、u4、u8、f2、f4、f8、c8、c16、a(表示字節、整數、無符號整數、浮點數、指定字節長度的復數和定長字符串)
int8,…,uint8,…,float16, float32, float64, complex64, complex128(這次是位大小)
註意: dtype 與 type 不同。
# 用於區分類型和數據類型的 Python 程序。 import numpy as np a = np.array([1]) print("type is: ",type(a)) print("dtype is: ",a.dtype)
輸出:
type is:
dtype is: int32
具有結構化數組的數據類型對象
數據類型對象對於創建結構化數組很有用。結構化數組是包含不同類型數據的數組。可以借助字段訪問結構化數組。
字段就像為對象指定名稱。在結構化數組的情況下,dtype 對象也將是結構化的。
# 用於演示字段使用的 Python 程序 import numpy as np # 一種結構化數據類型,包含一個 16 字符的字符串(在“name”字段中)和兩個 64 位浮點數的子數組(在“grades”字段中) dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))]) # 具有字段等級的對象的數據類型 print(dt['grades']) # 具有字段名稱的對象的數據類型 print(dt['name'])
輸出:
('<f8', (2,))
# Python 程序演示瞭數據類型對象與結構化數組的使用。 import numpy as np dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))]) # x 是一個包含學生姓名和分數的結構化數組。 # 學生姓名的數據類型是np.unicode_,分數的數據類型是np.float(64) x = np.array([('Sarah', (8.0, 7.0)), ('John', (6.0, 7.0))], dtype=dt) print(x[1]) print("Grades of John are: ", x[1]['grades']) print("Names are: ", x['name'])
輸出:
('John', [ 6., 7.])
Grades of John are: [ 6. 7.]
Names are: ['Sarah' 'John']
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