numpy核心数据类型

NumPy提供了多种核心数据类型，用于表示数组中的元素。这些数据类型可以通过`dtype`属性来查看。常见的数据类型包括整数类型（如`int8`、`int16`、`int32`）、浮点数类型（如`float32`、`float64`）、复数类型（如`complex64`、`complex128`）等。

以下是一个演示示例，展示了如何创建一个二维数组并查看其数据类型：

import numpy as np

arr_2_d = np.asarray([[1, 2], [3, 4]], dtype='float')
print(arr_2_d.dtype)  # 输出：float64

在上述示例中，我们使用`np.asarray`函数创建了一个二维数组`arr_2_d`，并指定了数据类型为`float`。然后，我们使用`dtype`属性查看了数组`arr_2_d`的数据类型，结果为`float64`。