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(numpy dtype) Numpy数据类型对象(dtype)详解 (dtype对象简介) 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-28) 27次浏览 已收录 扫描二维码

(numpy dtype) Numpy数据类型对象(dtype)详解

Numpy的数据类型对象(dtype)是一种对一块内存进行解释的方式,它描述了相应的数据如何在内存中以字节存储,也描述了在读取这些字节时应该怎样进行解释。

主要有以下部分组成:

  • 对象种类:整数,浮点数,Python对象等。
  • 对象大小:描述对象的字节大小。
  • 对象字节顺序:Little-endian和Big-endian。
  • 如果对象是一个结构,则它的字段名称和每个字段的数据类型。
  • 如果对象是一个子数组,它的形状和数据类型。

在Numpy中,有以下几种方法可以定义dtype:

  1. 使用Python内建类型:np.dtype(int)
  2. 使用字符代码:np.dtype('i4') (等同于int32)
  3. 使用特殊格式定义结构化类型:np.dtype([('age', int)])

下面是使用dtype的示例代码:

import numpy as np

# 使用内建类型创建dtype
dt1 = np.dtype(int)
print('dt1:', dt1)

# 使用字符代码创建dtype
dt2 = np.dtype('i4')
print('dt2:', dt2)

# 使用特殊格式创建结构化类型
dt3 = np.dtype([('age', int)])
print('dt3:', dt3)

# 创建一个包含age和name字段的dtype,age是int类型,name是10个字符的字符串
dt4 = np.dtype([('age', int), ('name', str, 10)])
print('dt4:', dt4)

# 创建一个ndarray对象,数组元素类型为dt4
a = np.array([(30, 'John Doe'), (25, 'Jane Doe')], dtype=dt4)
print('a:', a)

# 那如何访问?
#我们可以通过索引数组并访问字段
print('First element age:', a[0]['age'])
print('First element name:', a[0]['name'])

在上述代码中,我们首先导入了numpy模块,然后创建了不同类型的dtype对象。结构化的dtype对象允许我们以一个内存块的形式存储多种类型的数据。

然后,我们创建了一个ndarray对象a,其元素的类型为我们刚才创建的结构化dtype。

最后,我们通过索引数组并访问字段的方式来检索结构化数组的字段。

输出结果如下:

dt1: int32
dt2: int32
dt3: [('age', '<i4')]
dt4: [('age', '<i4'), ('name', '<U10')]
a: [(30, 'John Doe') (25, 'Jane Doe')]
First element age: 30
First element name: John Doe

注意:<i4’表示4字节整数,即int32,'<U10’表示最大长度为10的unicode字符串。

希望这个解答能帮到你,如果你还有什么问题,欢迎随时提问。
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