Python 데이터 분석 모듈 Numpy의 기본 데이터 유형을 자세히 설명하는 기사-파이썬 튜토리얼-php.cn

Numpy 소개

NumPy 데이터 유형

数据类型对象 (dtype)

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码

结构化数据类型

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Python 데이터 분석 모듈 Numpy의 기본 데이터 유형을 자세히 설명하는 기사

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Apr 10, 2023 pm 03:31 PM

python 정렬 numpy

Numpy 소개

NumPy(NumPy)(NumPy)는 수많은 차원 배열 및 행렬 연산을 지원하는 Python 언어의 확장 라이브러리입니다. 또한 배열 연산을 위한 수많은 수학 함수 라이브러리도 제공합니다.

NumPy는 다음과 같은 배열 계산에 주로 사용되는 매우 빠른 수학 라이브러리입니다.

강력한 N차원 배열 개체 ndarray
broadcast 함수 함수
/C++/용 통합 C 도구 포트란 코드
선형 대수학, 푸리에 변환, 난수 생성 및 기타 기능

NumPy Ndarray 객체

NumPy의 가장 중요한 기능은 N차원 배열 객체 ndarray입니다. 동일한 유형의 일련의 데이터 컬렉션에 있는 요소의 인덱스는 0 아래 첨자로 시작합니다. ndarray 객체는 동일한 유형의 요소를 저장하는 데 사용되는 다차원 배열입니다. 둘 다 동일한 저장 크기 영역을 가집니다.
numpy 객체 생성:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

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NameDescription배열 또는 중첩 시퀀스배열 요소의 데이터 유형, 선택 사항개체를 복사해야 합니까? ? , 선택 사항배열을 만드는 스타일, C는 행 방향, F는 열 방향, A는 모든 방향(기본값)

	object
	dtype
	copy
	order
	수복	기본적으로 기본 클래스 유형과 일치하는 배열이 반환됩니다.
ndmin	생성된 배열의 최소 차원을 지정하세요

데이터 유형 변환

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Copy

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최소 치수

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subok

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NumPy 데이터 유형

Complex_컴플렉스64complex128

이름

Description

bool_

부울 데이터 유형(True 또는 False)

int_

기본 정수 유형( C 언어의 long, int32 또는 int64와 유사)

intc

은 C의 int 유형과 동일하며 일반적으로 int32 또는 int 64

intp

인덱싱에 사용되는 정수 유형(C의 ssize_t와 유사, 일반적으로 여전히 int32 또는 int64)

int8

바이트(-128~127)

int16

정수(-32768~32767)

int32

정수( -2147483648 ~ 2147483647)

int64

정수 (-9223372036854775808 ~ 9223372036854 775807)

uint8

부호 없는 정수(0~255)

uint16

부호 없는 정수(0~65535)

uint32

부호 없는 정수(0~4294967295)

uint64

부호 없는 정수(0~18446744073709551615)

float_

float64 유형 약어

float16

반 정밀도 부동 소수점 수(부호 비트 1개, 지수 비트 5개, 가수 비트 10개 포함)

float32

부호 비트 1개, 지수 비트 8개, 가수 23비트를 포함한 단일 정밀도 부동 소수점 숫자

float 6 4

数 배정밀도 다음을 포함한 부동 소수점 수, 1개의 기호, 11개의 인덱스, 52개의 꼬리 디지털

complex128 사양, 즉 128비트 복수형

이중 32비트 부동 소수점 수(실수부 및 허수부)를 나타내는 복소수

복수, 이중 64비트 부동 소수점 수( 실수부와 허수부)

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用，它描述了数据的以下几个方面：

数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）
数据的大小（例如，整数使用多少个字节存储）
数据的字节顺序（小端法或大端法）
在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
如果数据类型是子数组，那么它的形状和数据类型是什么。

字节顺序是通过对数据类型预先设定 < 或 > 来决定的。 < 意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的：

numpy.dtype(object, align, copy)

object - 要转换为的数据类型对象
align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

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每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码

字符	对应类型
b	布尔型
i	(有符号) 整型
u	无符号整型 integer
f	浮点型
c	复数浮点型
m	timedelta（时间间隔）
M	datetime（日期时间）
O	(Python) 对象
S, a	(byte-)字符串
U	Unicode
V	原始数据 (void)

dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

输出：
int32


dt = np.dtype('i4')
print(dt)

输出：
int32


dt = np.dtype([('age', np.int8)])
print(dt)

输出：
[('age', 'i1')]

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结构化数据类型

student = np.dtype([('name','S20'), ('age','i1'), ('score', 'f4')])
a = np.array([('xm', 10, 98.123456789), ('xh', 8, 99.111111111), ('xl', '9', 100)], dtype=student)
print(a)

输出：
[(b'xm', 10,98.12346 ) (b'xh',8,99.111115) (b'xl',9, 100.)]

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