Was sind die grundlegenden Datentypen von Numpy?

Die grundlegenden Datentypen von Numpy sind Bool, Int, Uint, Float und Complex. Detaillierte Einführung: 1. bool, wird zur Darstellung logischer Werte verwendet. Der Wert ist wahr oder falsch. 2. int wird zur Darstellung von ganzzahligen Werten mit oder ohne Vorzeichen verwendet. 3. uint wird zur Darstellung von vorzeichenlosen ganzzahligen Werten verwendet . float, zur Darstellung von Gleitkommawerten; 5. complex, zur Darstellung komplexer Werte.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, DELL G3-Computer.

NumPy ist eine wichtige Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python. Sie bietet effiziente mehrdimensionale Array-Objekte (ndarray) und eine große Anzahl von Funktionen für die Bearbeitung dieser Array-Objekte. In NumPy In gibt es viele grundlegende Datentypen, die zum Definieren und Bearbeiten von Elementen in Arrays verwendet werden. Im Folgenden sind einige grundlegende Datentypen von NumPy aufgeführt:

1. bool (Boolean): Wird zur Darstellung logischer Werte verwendet. Der Wert ist True oder False.

2. int (Ganzzahltyp): Wird zur Darstellung ganzzahliger Werte verwendet, die vorzeichenbehaftete oder vorzeichenlose Ganzzahlen sein können, die int8, int16, int32, int64 usw. sein können.

3. uint (vorzeichenloser Ganzzahltyp): Wird zur Darstellung vorzeichenloser Ganzzahlwerte verwendet, die uint8, uint16, uint32, uint64 usw. sein können.

4. float (Gleitkommatyp): Wird zur Darstellung von Gleitkommawerten verwendet, die float16, float32, float64 usw. sein können.

5. Komplex (Pluraltyp): Wird zur Darstellung komplexer Werte verwendet, die komplex64, komplex128 usw. sein können.

Diese grundlegenden Datentypen sind die Datentypen von Elementen in NumPy-Arrays. Mithilfe dieser Datentypen können Benutzer Arrays definieren und erstellen, die Elemente verschiedener Typen enthalten.

In NumPy , jeder Datentyp hat einen entsprechenden Bezeichner und Speicherbedarf. Beispielsweise belegt der Typ bool 1 Byte, int32 4 Bytes, float64 8 Bytes usw. Diese Datentypen werden nicht nur zum Definieren des Elementtyps im Array verwendet, sondern geben über den Parameter dtype auch einen bestimmten Datentyp für das Array an. Beim Erstellen eines Arrays können Sie den Typ der Elemente im Array angeben, indem Sie den Datentyp angeben, oder Sie können den vom Array verwendeten Datentyp über das dtype-Attribut überprüfen.

Zusätzlich zu diesen grundlegenden Datentypen bietet NumPy auch zusammengesetzte Datentypen, mit denen die Datenstruktur von Arrays angepasst werden kann, und bietet außerdem flexible Datentypkonvertierungs- und -verarbeitungsfunktionen, die NumPy auszeichnen Ideal für den Umgang mit verschiedenen komplexen Datentypen und funktionalen Anforderungen im wissenschaftlichen Rechnen und in der Datenanalyse.

Kurz gesagt bietet NumPy einen umfangreichen Satz grundlegender Datentypen, die verschiedene Arten von Datenverarbeitungs- und Betriebsanforderungen im wissenschaftlichen Rechnen erfüllen können. Durch die Beherrschung dieser grundlegenden Datentypen können Benutzer NumPy effizient nutzen Bearbeiten Sie Array-Daten und führen Sie verschiedene komplexe wissenschaftliche Berechnungen und Datenanalyseaufgaben durch. Zum Beherrschen von NumPy Die Verwendung und Prinzipien grundlegender Datentypen sind für Entwickler, die in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, maschinelles Lernen und anderen Bereichen tätig sind, sehr wichtig.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die grundlegenden Datentypen von Numpy?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!