天富娱乐注册注册网站 NumPy常用的数据类型有哪些？怎样进行转换？

NumPy支持比Python更多的数据类型。下面介绍一些常用的数据类型，以及这些数据类型之间的转换。

如前面所述，通过“ndarray.dtype”可以创建一个表示数据类型的对象。要想获取数据类型的名称，则需要访问name属性进行获取，示例代码如下。

 In [20]: data_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [21]: data_one.dtype.name Out[21]: 'int32'

注意：

在默认情况下，64位windows系统输出的结果为int32， 64位Linux或macOS系统输出结果为int64，当然也可以通过dtype来指定数据类型的长度。

上述代码中，使用dtype属性查看data_one对象的类型，输出结果是int32。从数据类型的命名方式上可以看出，NumPy的数据类型是由一个类型名（如int、float）和元素位长的数字组成。

如果在创建数组时，没有显式地指明数据的类型，则可以根据列表或元组中的元素类型推导出来。默认情况下，通过zeros()、ones()、empty()函数创建的数组中数据类型为float64。

表1罗列了真金棋牌游戏。

表1 NumPy的数据类型

数据类型	含义
bool	布尔类型，值为True或False
int8、uint8	有符号和无符号的8位整数
int16、uint16	有符号和无符号的16位整数
int32、uint32	有符号和无符号的32位整数
int64、uint64	有符号和无符号的64位整数
float16	半精度浮点数（16位）
float32	半精度浮点数（32位）
float64	半精度浮点数（64位）
complex64	复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部
complex128	复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部
object	Python对象
string_	固定长度的字符串类型
unicode	固定长度的unicode类型

每一个NumPy内置的数据类型都有一个特征码，它能唯一标识一种数据类型，具体如表2所示。

表2 NumPy内置特征码

特征码	含义
b	布尔型
u	无符号整型
c	复数类型
S，a	字节字符串
V	原始数据
i	有符号整型
f	浮点型
O	Python对象
U	unicode字符串

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