NumPy Python 中的数据类型对象(数据类型)
原文:https://www . geesforgeks . org/data-type-object-dtype-numpy-python/
每个数组都有一个关联的数据类型(dtype)对象。这个数据类型对象(dtype)告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息:
- 数据的类型(整数、浮点、Python 对象等)。)
- 数据大小(字节数)
- 数据的字节顺序(小端或大端)
- 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么？
数组的值存储在一个缓冲区中，这个缓冲区可以看作是一个连续的内存字节块。因此如何解释这些字节是由 dtype 对象给出的。
1。构造数据类型(dtype)对象:数据类型对象是 NumPy.dtype 类的实例，可以使用 NumPy.dtype 创建。
参数:
- 对象:要转换为数据类型对象的对象。
- 对齐 : bool，可选 在字段中添加填充，以匹配 C 编译器为类似的 C 结构输出的内容。
- 复制 : bool，可选 制作数据类型对象的新副本。如果为 False，结果可能只是对内置数据类型对象的引用。
计算机编程语言
# Python Program to create a data type object
import numpy as np
# np.int16 is converted into a data type object.
print(np.dtype(np.int16))
输出:
int16
计算机编程语言
# Python Program to create a data type object
# containing a 32 bit big-endian integer
import numpy as np
# i4 represents integer of size 4 byte
# > represents big-endian byte ordering and < represents little-endian encoding.
# dt is a dtype object
dt = np.dtype('>i4')
print("Byte order is:",dt.byteorder)
print("Size is:",dt.itemsize)
print("Data type is:",dt.name)
输出:
Byte order is: >
Size is: 4
Name of data type is: int32
类型说明符(上述中的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 (表示指定字节长度的字节、整数、无符号整数、浮点、复数和 固定长度字符串)
- int8，…，uint8，…，float16，float32，float64，complex64，complex128 (这次用位大小)
注:
dtype is different from type.
计算机编程语言
# Python program to differentiate
# between type and dtype.
import numpy as np
a = np.array([1])
print("type is: ",type(a))
print("dtype is: ",a.dtype)
输出:
type is:
dtype is: int32
2。具有结构化数组的数据类型对象:数据类型对象对于创建结构化数组非常有用。结构化数组包含不同类型的数据。结构化数组可以在字段的帮助下访问。 字段就像给对象指定名称。在结构化数组的情况下，数据类型对象也将是结构化的。
计算机编程语言
# Python program for demonstrating
# the use of fields
import numpy as np
# A structured data type containing a 16-character string (in field ‘name’)
# and a sub-array of two 64-bit floating-point number (in field ‘grades’):
dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
# Data type of object with field grades
print(dt['grades'])
# Data type of object with field name
print(dt['name'])
输出:
('<f8', (2,))
计算机编程语言
# Python program to demonstrate
# the use of data type object with structured array.
import numpy as np
dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
# x is a structured array with names and marks of students.
# Data type of name of the student is np.unicode_ and
# data type of marks is 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'])
输出:
('John', [ 6., 7.])
Grades of John are: [ 6\. 7.]
Names are: ['Sarah' 'John']
参考文献:
本文由 Ayushi Asthana 供稿。如果你喜欢 GeeksforGeeks 并想投稿，你也可以使用write.geeksforgeeks.org写一篇文章或者把你的文章邮寄到 review-team@geeksforgeeks.org。看到你的文章出现在极客博客主页上，帮助其他极客。 如果你发现任何不正确的地方，或者你想分享更多关于上面讨论的话题的信息，请写评论。
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