numpy支持的数据类型有哪些
时间: 2023-09-07 15:13:47 浏览: 44
numpy支持的数据类型包括:
- bool:布尔值类型(True或False)
- int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64:不同位数的整数类型,有符号和无符号
- float16、float32、float64:不同精度的浮点数类型
- complex64、complex128:不同精度的复数类型
- object:Python对象类型
- string_、unicode_:字符串类型
- datetime64:日期时间类型
- timedelta64:时间间隔类型
- void:空类型
这些数据类型可以用来创建numpy数组,并且可以在数组中存储相应的数据。
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Numpy的数据类型
Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了丰富的数据类型来处理不同类型的数据。根据引用所述,Numpy支持的数据类型主要包括以下几种:
1. 整型(integrate):用于表示整数值,可以是有符号或无符号的。不同的整型数据类型根据占用内存的字节数不同,例如int8、int16、int32和int64等。
2. 浮点型(float):用于表示实数值,包括单精度浮点数和双精度浮点数。单精度浮点数使用32位表示,双精度浮点数使用64位表示。
3. 布尔型(bool):用于表示布尔值,即True或False。布尔型数据类型只占用1个字节。
4. 复数型(complex):用于表示复数,包括实部和虚部。复数型数据类型可以是单精度复数或双精度复数,分别使用64位和128位表示。
此外,Numpy还支持自定义类型,可以根据需要定义和使用自己的数据类型。
下面是一个演示Numpy数据类型的例子:
```python
import numpy as np
# 定义一个整型数组
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print("整型数组:", arr_int)
print("数据类型:", arr_int.dtype)
# 定义一个浮点型数组
arr_float = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
print("浮点型数组:", arr_float)
print("数据类型:", arr_float.dtype)
# 定义一个布尔型数组
arr_bool = np.array([True, False, True], dtype=np.bool)
print("布尔型数组:", arr_bool)
print("数据类型:", arr_bool.dtype)
# 定义一个复数型数组
arr_complex = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=np.complex128)
print("复数型数组:", arr_complex)
print("数据类型:", arr_complex.dtype)
```
numpy的数据类型
numpy支持的数据类型有以下几种:
- bool_:布尔类型,True或False
- int_:默认整数类型,相当于C语言中的long类型
- intc:相当于C语言中的int类型
- intp:用于索引的整数类型,通常是int32或int64
- int8:字节(-128到127)
- int16:整数(-32768到32767)
- int32:整数(-2147483648到2147483647)
- int64:整数(-9223372036854775808到9223372036854775807)
- uint8:无符号整数(0到255)
- uint16:无符号整数(0到65535)
- uint32:无符号整数(0到4294967295)
- uint64:无符号整数(0到18446744073709551615)
- float_:默认浮点数类型,相当于C语言中的double类型
- float16:半精度浮点数(16位,正负号1位,指数5位,尾数10位)
- float32:单精度浮点数(32位,正负号1位,指数8位,尾数23位)
- float64:双精度浮点数(64位,正负号1位,指数11位,尾数52位)
- complex_:默认复数类型,相当于complex128,即实部和虚部都是双精度浮点数
- complex64:复数,实部和虚部都是单精度浮点数
- complex128:复数,实部和虚部都是双精度浮点数