Quels sont les types de données de base de numpy ?

Les types de données de base de numpy sont bool, int, uint, float et complexe. Introduction détaillée : 1. bool, utilisé pour représenter des valeurs logiques, la valeur est True ou False ; 2. int, utilisé pour représenter des valeurs entières, qui peuvent être des entiers signés ou non signés 3. uint, utilisé pour représenter des valeurs entières non signées ; . float, utilisé pour représenter des valeurs à virgule flottante ; 5. complexe, utilisé pour représenter des valeurs complexes.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, Python version 3.11.4, ordinateur DELL G3.

NumPy est une bibliothèque importante pour le calcul scientifique en Python. Elle fournit des objets tableau multidimensionnels (ndarray) efficaces et un grand nombre de fonctions pour opérer sur ces objets tableau. Dans NumPy Dans , il existe de nombreux types de données de base utilisés pour définir et manipuler des éléments dans des tableaux. Voici quelques types de données de base de NumPy :

1. bool (Booléen) : utilisé pour représenter des valeurs logiques, la valeur est True ou False.

2. int (type entier) : utilisé pour représenter des valeurs entières, qui peuvent être des entiers signés ou non signés, qui peuvent être int8, int16, int32, int64, etc.

3. uint (type entier non signé) : utilisé pour représenter des valeurs entières non signées, qui peuvent être uint8, uint16, uint32, uint64, etc.

4. float (type à virgule flottante) : utilisé pour représenter des valeurs à virgule flottante, qui peuvent être float16, float32, float64, etc.

5. Complexe (type pluriel) : utilisé pour représenter des valeurs complexes, qui peuvent être complexes64, complexes128, etc.

Ces types de données de base sont les types de données des éléments dans les tableaux NumPy. Grâce à ces types de données, les utilisateurs peuvent définir et créer des tableaux contenant des éléments de différents types.

Dans NumPy , chaque type de données a un identifiant et une empreinte mémoire correspondants. Par exemple, le type bool occupe 1 octet, int32 occupe 4 octets, float64 occupe 8 octets, etc. Ces types de données ne sont pas seulement utilisés pour définir le type d'éléments dans le tableau, mais spécifient également un type de données spécifique pour le tableau via le paramètre dtype. Lors de la création d'un tableau, vous pouvez spécifier le type d'éléments dans le tableau en spécifiant le type de données, ou vous pouvez vérifier le type de données utilisé par le tableau via l'attribut dtype.

En plus de ces types de données de base, NumPy fournit également des types de données composites, qui peuvent personnaliser la structure de données des tableaux, et fournit également des fonctions flexibles de conversion et de traitement des types de données, ce qui rend NumPy Idéal pour gérer divers types de données complexes et exigences fonctionnelles en calcul scientifique et en analyse de données.

En bref, NumPy fournit un riche ensemble de types de données de base qui peuvent répondre à divers types de besoins de traitement et d'exploitation de données en calcul scientifique. En maîtrisant ces types de données de base, les utilisateurs peuvent utiliser efficacement NumPy Manipulez les données du tableau et effectuez divers calculs scientifiques complexes et tâches d’analyse de données. Pour maîtriser NumPy L'utilisation et les principes des types de données de base sont très importants pour les développeurs engagés dans le calcul scientifique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et d'autres domaines.

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