关于Numpy数据类型对象(dtype)使用详解
常用方法
#记住引入numpy时要是用别名np,则所有的numpy字样都要替换 #查询数值类型 >>>type(float) dtype('float64') # 查询字符代码 >>> dtype('f') dtype('float32') >>> dtype('d') dtype('float64') # 查询双字符代码 >>> dtype('f8') dtype('float64') # 获取所有字符代码 >>> sctypeDict.keys() [0, … 'i2', 'int0'] # char 属性用来获取字符代码 >>> t = dtype('Float64') >>> t.char 'd' # type 属性用来获取类型 >>> t.type <type 'numpy.float64'> # str 属性获取完整字符串表示 # 第一个字符是字节序,< 表示小端,> 表示大端,| 表示平台的字节序 >>> t.str '<f8' # 获取大小 >>> t.itemsize 8 # 许多函数拥有 dtype 参数 # 传入数值类型、字符代码和 dtype 都可以 >>> arange(7, dtype=uint16) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint16)
类型参数及缩写
类型 | 字符代码 |
---|---|
bool | ?, b1 |
int8 | b, i1 |
uint8 | B, u1 |
int16 | h, i2 |
uint16 | H, u2 |
int32 | i, i4 |
uint32 | I, u4 |
int64 | q, i8 |
uint64 | Q, u8 |
float16 | f2, e |
float32 | f4, f |
float64 | f8, d |
complex64 | F4, F |
complex128 | F8, D |
str | a, S(可以在S后面添加数字,表示字符串长度,比如S3表示长度为三的字符串,不写则为最大长度) |
unicode | U |
object | O |
void | V |
自定义异构数据类型
基本书写格式
import numpy #定义t的各个字段类型 >>> t = dtype([('name', str, 40), ('numitems', numpy.int32), ('price',numpy.float32)]) >>> t dtype([('name', '|S40'), ('numitems', '<i4'), ('price','<f4')]) # 获取字段类型 >>> t['name'] dtype('|S40') # 使用记录类型创建数组 # 否则它会把记录拆开 >>> itemz = array([('Meaning of life DVD', 42, 3.14), ('Butter', 13,2.72)], dtype=t) >>> itemz[1] ('Butter', 13, 2.7200000286102295) #再举个例* >>>adt = np.dtype("a3, 3u8, (3,4)a10") #3字节字符串、3个64位整型子数组、3*4的10字节字符串数组,注意8为字节 >>>itemz = np.array([('Butter',[13,2,3],[['d','o','g','s'],['c','a','t','s'],['c','o','w','s']])],dtype=adt) >>>itemz (b'But', [13, 2, 3], [[b'd', b'o', b'g', b's'], [b'c', b'a', b't', b's'], [b'c', b'o', b'w', b's']])
其他书写格式
#(flexible_dtype, itemsize)第一个大小不固定的参数类型,第二传入大小: >>> dt = np.dtype((void, 10)) #10位 >>> dt = np.dtype((str, 35)) # 35字符字符串 >>> dt = np.dtype(('U', 10)) # 10字符unicode string #(fixed_dtype, shape)第一个传入固定大小的类型参数,第二参数传入个数 >>> dt = np.dtype((np.int32, (2,2))) # 2*2int子数组 举例: >>>item = np.array([([12,12],[55,56])], dtype=dt) array([[12, 12], [55, 56]]) >>> dt = np.dtype(('S10', 1)) # 10字符字符串 >>> dt = np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2,3))) # 2*3结构子数组 #[(field_name, field_dtype, field_shape), …] >>> dt = np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')]) >>> dt = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')]) #{‘names': …, ‘formats': …, ‘offsets': …, ‘titles': …, ‘itemsize': …}: >>> dt= np.dtype({'names':('Date','Close'),'formats':('S10','f8')}) >>> dt = np.dtype({'names': ['r','b'], 'formats': ['u1', 'u1'], 'offsets': [0, 2],'titles': ['Red pixel', 'Blue pixel']}) #(base_dtype, new_dtype): >>>dt = np.dtype((np.int32, (np.int8, 4))) //base_dtype被分成4个int8的子数组
以上这篇关于Numpy数据类型对象(dtype)使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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