吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 数据类型

下表列举了常用 NumPy 基本类型。
名称    描述
bool_    布尔型数据类型（True 或者 False）
int_    默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
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）
int8    字节（-128 to 127）
int16    整数（-32768 to 32767）
int32    整数（-2147483648 to 2147483647）
int64    整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
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）

数据类型对象 (dtype)
dtype 对象是使用以下语法构造的：
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

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

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)

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

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

# 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)

# 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'])

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

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)