本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，其中主要整理了numpy数据类型的相关问题，包括了numpy的基本数据类型、numpy自定义复合数据类型、使用ndarray保存日期数据类型等等内容，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
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| 类型名 | 类型表示符 |
|---|---|
| 布尔型 | bool |
| 有符号整数型 | int8 / int16 / int32 / int64 |
| 无符号整数型 | uint8 / uint16 / uint32 / uint64 |
| 浮点型 | float16 / float32 / float64 |
| 复数型 | complex64 / complex128 |
| 字符型 | str，每个字符用 32 位 Unicode 编码表示 |
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr, arr.dtype)
arr = arr.astype('int64')
print(arr, arr.dtype)
arr = arr.astype('float32')
print(arr, arr.dtype)
arr = arr.astype('bool')
print(arr, arr.dtype)
arr = arr.astype('str')
print(arr, arr.dtype)如果希望 ndarray 中存储对象类型，numpy 建议使用元组存储对象的属性字段值，然后把元组添加到 ndarray 中，ndarray 提供了语法方便处理这些数据。
import numpy as np
data = [
('zs', [99, 98, 90], 17),
('ls', [95, 95, 92], 16),
('ww', [97, 92, 91], 18)
]
# 姓名 2 个字符
# 3 个 int32 类型的成绩
# 1 个 int32 类型的年龄
arr = np.array(data, dtype='2str, 3int32, int32')
print(arr)
print(arr.dtype)
# 可以通过索引访问
print(arr[0], arr[0][2])当数据量大时，采用上述方法不便于数据的访问。
ndarray 提供可以采用字典或列表的形式定义数组元素的数据类型和列的别名。访问数据时，可以通过下标索引访问，也可以通过列名进行数据访问。
import numpy as np
data = [
('zs', [99, 98, 90], 17),
('ls', [95, 95, 92], 16),
('ww', [97, 92, 91], 18)]# 采用字典定义列名和元素的数据类型arr = np.array(data, dtype={
# 设置每列的别名
'names': ['name', 'scores', 'age'],
# 设置每列数据元素的数据类型
'formats': ['2str', '3int32', 'int32']})print(arr, arr[0]['age'])# 采用列表定义列名和元素的数据类型arr = np.array(data, dtype=[
# 第一列
('name', 'str', 2),
# 第二列
('scores', 'int32', 3),
# 第三列
('age', 'int32', 1)])print(arr, arr[1]['scores'])# 直接访问数组的一列print(arr['scores'])
import numpy as np
dates = [
'2011',
'2011-02',
'2011-02-03',
'2011-04-01 10:10:10'
]
ndates = np.array(dates)
print(ndates, ndates.dtype)
# 数据类型为日期类型，采用 64 位二进制进行存储，D 表示日期精确到天
ndates = ndates.astype('datetime64[D]')
print(ndates, ndates.dtype)
# 日期运算
print(ndates[-1] - ndates[0])1.日期字符串支持不支持
2011/11/11，使用空格进行分隔日期也不支持2011 11 11，支持2011-11-11
2.日期与时间之间需要有空格进行分隔2011-04-01 10:10:10
3.时间的书写格式10:10:10
numpy 提供了类型字符码可以更加方便的处理数据类型。
| 类型 | 类型表示符 | 字符码 |
|---|---|---|
| 布尔型 | bool | ? |
| 有符号整数型 | int8 / int16 / int32 / int64 | i1 / i2 / i4 / i8 |
| 无符号整数型 | uint8 / uint16 / uint32 / uint64 | u1 / u2 / u4 / u8 |
| 浮点型 | float16 / float32 / float64 | f2 / f4 / f8 |
| 复数型 | complex64 / complex128 | c8 / c16 |
| 字符型 | str，每个字符用 32 位 Unicode 编码表示 | U |
| 日期 | datatime64 | M8[Y] / M8[M] / M8[D] / M8[h] / M8[m] / M8[s] |
import numpy as np
data = [
('zs', [99, 98, 90], 17),
('ls', [95, 95, 92], 16),
('ww', [97, 92, 91], 18)
]
# 采用字典定义列名和元素的数据类型
arr = np.array(data, dtype={
# 设置每列的别名
'names': ['name', 'scores', 'age'],
# 设置每列数据元素的数据类型
'formats': ['2U', '3i4', 'i4']
})
print(arr)
print(arr[1]['scores'])
print(arr['scores'])
print(arr.dtype)选取字段，使用 ndarray 存储数据。
import numpy as np
datas = [
(0, '4室1厅', 298.79, 2598, 86951),
(1, '3室2厅', 154.62, 1000, 64675),
(2, '3室2厅', 177.36, 1200, 67659),]arr = np.array(datas, dtype={
'names': ['index', 'housetype', 'square', 'totalPrice', 'unitPrice'],
'formats': ['u1', '4U', 'f4', 'i4', 'i4']})print(arr)print(arr.dtype)# 计算 totalPrice 的均值sum_totalPrice = sum(arr['totalPrice'])print(sum_totalPrice/3)
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