【转载】 NumPy之:数据类型对象dtype

原文地址：

https://www.cnblogs.com/flydean/p/14720858.html

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简介

之前讲到了NumPy中有多种数据类型，每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象。

dtype的定义

先看下dtype方法的定义：

class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)

其作用就是将对象obj转成dtype类型的对象。

它带了两个可选的参数:

• align - 是否按照C编译器的结构体输出格式对齐对象。

• Copy - 是拷贝对象，还是对对象的引用。

dtype可以用来描述数据的类型（int，float，Python对象等），描述数据的大小，数据的字节顺序（小端或大端）等。

可转换为dtype的对象

可转换的obj对象可以有很多种类型，我们一一来进行讲解

dtype对象

如果obj对象本身就是一个dtype对象，那么可以进行无缝转换。

None

不传的话，默认就是float_，这也是为什么我们创建数组默认都是float类型的原因。

数组标量类型

内置的数组标量可以被转换成为相关的data-type对象。

前面一篇文章我们讲到了什么是数组标量类型。数组标量类型是可以通过np.type来访问的数据类型。 比如： np.int32, np.complex128等。

我们看下数组标量的转换：

In [85]: np.dtype(np.int32)
Out[85]: dtype('int32')

In [86]: np.dtype(np.complex128)
Out[86]: dtype('complex128')

这些以np开头的内置数组标量类型可以参考我之前写的文章 “NumPy之:数据类型” 。

注意，数组标量并不是dtype对象，虽然很多情况下，可以在需要使用dtype对象的时候都可以使用数组标量。

通用类型

一些通用类型对象，可以被转换成为相应的dtype类型：

通用类型对象	dtype类型
number, inexact, floating	float
complexfloating	cfloat
integer, signedinteger	int_
unsignedinteger	uint
character	string
generic, flexible	void

内置Python类型

一些Python内置的类型和数组标量类型是等价的，也可以被转换成为dtype：

Python类型	dtype类型
int	int_
bool	bool_
float	float_
complex	cfloat
bytes	bytes_
str	str_
buffer	void
(all others)	object_

看下内置Python类型转换的例子：

In [82]: np.dtype(float)
Out[82]: dtype('float64')

In [83]: np.dtype(int)
Out[83]: dtype('int64')

In [84]:  np.dtype(object)
Out[84]: dtype('O')

带有.dtype属性的对象

任何type对象只要包含dtype属性，并且这个属性属于可以转换的范围的话，都可以被转换成为dtype。

一个字符的string对象

对于每个内置的数据类型来说都有一个和它对应的字符编码，我们也可以使用这些字符编码来进行转换：

In [134]: np.dtype('b')  # byte, native byte order
Out[134]: dtype('int8')

In [135]: np.dtype('>H')  # big-endian unsigned short
Out[135]: dtype('>u2')

In [136]: np.dtype('<f') # little-endian single-precision float
Out[136]: dtype('float32')

In [137]: np.dtype('d') # double-precision floating-point number
Out[137]: dtype('float64')

数组类型的String

Numpy中数组类型的对象有一个属性叫做typestr。

typestr描述了这个数组中存放的数据类型和长度。

typestr由三部分组成，第一部分是描述数据字节顺序： < 小端 > 大端。

第二部分是数组里面元素的基本类型：

类型	描述
t	Bit field (following integer gives the number of bits in the bit field).
b	Boolean (integer type where all values are only True or False)
i	Integer
u	Unsigned integer
f	Floating point
c	Complex floating point
m	Timedelta
M	Datetime
O	Object (i.e. the memory contains a pointer to PyObject)
S	String (fixed-length sequence of char)
U	Unicode (fixed-length sequence of Py_UNICODE)
V	Other (void * – each item is a fixed-size chunk of memory)

最后一部分就是数据的长度。

dtype支持下面几种类型的转换：

类型	描述
'?'	boolean
'b'	(signed) byte
'B'	unsigned byte
'i'	(signed) integer
'u'	unsigned integer
'f'	floating-point
'c'	complex-floating point
'm'	timedelta
'M'	datetime
'O'	(Python) objects
'S', 'a'	zero-terminated bytes (not recommended)
'U'	Unicode string
'V'	raw data (void)

我们看几个例子：

In [137]: np.dtype('d')
Out[137]: dtype('float64')

In [138]: np.dtype('i4')
Out[138]: dtype('int32')

In [139]: np.dtype('f8')
Out[139]: dtype('float64')

In [140]:  np.dtype('c16')
Out[140]: dtype('complex128')

In [141]: np.dtype('a25')
Out[141]: dtype('S25')

In [142]: np.dtype('U25')
Out[142]: dtype('<U25')

逗号分割的字符串

逗号分割的字符串可以用来表示结构化的数据类型。

对于这种结构化的数据类型也可以转换成为dtpye格式，转换后的dtype，将会以f1，f2, … fn-1作为名字来保存对应的格式数据。我们举个例子：

In [143]: np.dtype("i4, (2,3)f8, f4")
Out[143]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')])

上面的例子中，f0保存的是32位的整数，f1保存的是 2 x 3 数组的64-bit 浮点数。f2是一个32-bit 的浮点数。

再看另外一个例子：

In [144]: np.dtype("a3, 3u8, (3,4)a10")
Out[144]: dtype([('f0', 'S3'), ('f1', '<u8', (3,)), ('f2', 'S10', (3, 4))])

类型字符串

所有在numpy.sctypeDict.keys()中的字符，都可以被转换为dtype：

In [146]: np.sctypeDict.keys()
Out[146]: dict_keys(['?', 0, 'byte', 'b', 1, 'ubyte', 'B', 2, 'short', 'h', 3, 'ushort', 'H', 4, 'i', 5, 'uint', 'I', 6, 'intp', 'p', 7, 'uintp', 'P', 8, 'long', 'l', 'L', 'longlong', 'q', 9, 'ulonglong', 'Q', 10, 'half', 'e', 23, 'f', 11, 'double', 'd', 12, 'longdouble', 'g', 13, 'cfloat', 'F', 14, 'cdouble', 'D', 15, 'clongdouble', 'G', 16, 'O', 17, 'S', 18, 'unicode', 'U', 19, 'void', 'V', 20, 'M', 21, 'm', 22, 'bool8', 'Bool', 'b1', 'float16', 'Float16', 'f2', 'float32', 'Float32', 'f4', 'float64', 'Float64', 'f8', 'float128', 'Float128', 'f16', 'complex64', 'Complex32', 'c8', 'complex128', 'Complex64', 'c16', 'complex256', 'Complex128', 'c32', 'object0', 'Object0', 'bytes0', 'Bytes0', 'str0', 'Str0', 'void0', 'Void0', 'datetime64', 'Datetime64', 'M8', 'timedelta64', 'Timedelta64', 'm8', 'int64', 'uint64', 'Int64', 'UInt64', 'i8', 'u8', 'int32', 'uint32', 'Int32', 'UInt32', 'i4', 'u4', 'int16', 'uint16', 'Int16', 'UInt16', 'i2', 'u2', 'int8', 'uint8', 'Int8', 'UInt8', 'i1', 'u1', 'complex_', 'int0', 'uint0', 'single', 'csingle', 'singlecomplex', 'float_', 'intc', 'uintc', 'int_', 'longfloat', 'clongfloat', 'longcomplex', 'bool_', 'unicode_', 'object_', 'bytes_', 'str_', 'string_', 'int', 'float', 'complex', 'bool', 'object', 'str', 'bytes', 'a'])

使用的例子：

In [147]: np.dtype('uint32')
Out[147]: dtype('uint32')

In [148]: np.dtype('float64')
Out[148]: dtype('float64')

元组

通过使用dtype构成的元组，我们可以生成新的dtype。

元组也有很多种方式。

(flexible_dtype, itemsize)

对于不固定长度的dtype，可以指定size：

In [149]: np.dtype((np.void, 10))
Out[149]: dtype('V10')

In [150]: np.dtype(('U', 10))
Out[150]: dtype('<U10')

(fixed_dtype, shape)

对于固定长度的dtype，可以指定shape：

In [151]:  np.dtype((np.int32, (2,2)))
Out[151]: dtype(('<i4', (2, 2)))

In [152]: np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2,3)))
Out[152]: dtype(([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')], (2, 3)))

[(field_name, field_dtype, field_shape), ...]

list中的元素是一个个的field，每个field都是由2-3个部分组成的，分别是field名字，field类型，field的shape。

field_name如果是 ’ ‘的话，就会使用默认的f1，f2 ….作为名字。field_name 也可以是一个2元组，由title 和 name 组成。

field_dtype 就是field的dtype类型。

shape是一个可选字段，如果field_dtype是一个数组的话，就需要指定shape。

In [153]: np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
Out[153]: dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])

上面是两个字段，一个是大端的32位的int，一个是小端的32位的int。

In [154]: np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')])
Out[154]: dtype([('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1'), ('A', 'u1')])

四个字段，每个都是无符号整形。

{'names': ..., 'formats': ..., 'offsets': ..., 'titles': ..., 'itemsize': ...}

这种写法可以指定name列表和formats列表：

In [157]: np.dtype({'names': ['r','g','b','a'], 'formats': [np.uint8, np.uint8, np.uint8, np.uint8]})
Out[157]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])

offsets 指的是每个字段的byte offsets。titles 是字段的title，itemsize 是整个dtype的size。

In [158]: np.dtype({'names': ['r','b'], 'formats': ['u1', 'u1'],
     ...:                'offsets': [0, 2],
     ...:                'titles': ['Red pixel', 'Blue pixel']})
     ...:
Out[158]: dtype({'names':['r','b'], 'formats':['u1','u1'], 'offsets':[0,2], 'titles':['Red pixel','Blue pixel'], 'itemsize':3})

(base_dtype, new_dtype)

可以将基本的dtype类型转换为结构化的dtype类型：

In [159]: np.dtype((np.int32,{'real':(np.int16, 0),'imag':(np.int16, 2)}))
Out[159]: dtype([('real', '<i2'), ('imag', '<i2')])

32位的int转换成两个16位的int。

In [161]: np.dtype(('i4', [('r','u1'),('g','u1'),('b','u1'),('a','u1')]))
Out[161]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])

32位的int，转换成4个unsigned integers。

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import numpy as np

dt = np.dtype((np.int32,{'real':(np.int16, 0),'imag':(np.int16, 2)}))

x = np.array([2**31-1], dt)

print(x.tobytes(), '\t'*2, x)
print(x['real'].tobytes(), '\t'*3, x['real'])
print(x['imag'].tobytes(), '\t'*3,  x['imag'])