NumPy-ndarray 的数据类型

ndarray 的数据类型

数据类型，即 dtype ，也是一个特殊的对象， 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表示数据的数据）

dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常，其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。

名称	描述
bool_	布尔型数据类型（True 或者 False）
int_	默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc	与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
intp	用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8	字节（-128 to 127）
int16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_	complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

使用astype方法来显式的转换数组的数据类型

arr = np.array([1,2,3,4,5])
print(arr.dtype)
print(arr)
float_arr = arr.astype('float32')#也可以写作 arr.astype(np.float32)
print(float_arr.dtype)
print(float_arr)

int32
[1 2 3 4 5]
float32
[1. 2. 3. 4. 5.]

注意：将内容为数字的字符串数组转为数字是可以的,当内容是浮点型数字的时候只能转成 float，不能 int，只有是整数的时候才可以转成int

用其他数组的dtype来转换数据类型：

int_arr = np.arange(10)
calibers = np.array([.22, .270, .357], dtype=np.float64)
print(calibers)
arr_last = int_arr.astype(calibers.dtype)
print(arr_last.dtype)
print(arr_last)

[0.22 0.27 0.357]
float64
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]