NumPy数据类型
在 NumPy 中，数据类型（dtype）用于定义数组中每个元素的类型。这是 NumPy 的核心特性之一，因为它允许数组高效地存储和操作数据。NumPy 提供了一组丰富的内置数据类型，主要包括以下几类：
数值类型
整数类型
int8：8 位有符号整数（范围：-128 到 127）int16：16 位有符号整数（范围：-32768 到 32767）int32：32 位有符号整数（范围：-2^31 到 2^31-1）int64：64 位有符号整数（范围：-2^63 到 2^63-1）uint8：8 位无符号整数（范围：0 到 255）uint16：16 位无符号整数（范围：0 到 65535）uint32：32 位无符号整数（范围：0 到 2^32-1）uint64：64 位无符号整数（范围：0 到 2^64-1）
浮点类型
float16：16 位半精度浮点数float32：32 位单精度浮点数float64：64 位双精度浮点数
复杂类型
complex64：每个复数由两个 32 位浮点数组成（实部和虚部）complex128：每个复数由两个 64 位浮点数组成（实部和虚部）
其他类型
布尔类型
bool：布尔值（True 或 False）
字符串类型
string_：固定长度的字符串unicode_：固定长度的 Unicode 字符串
自定义数据类型
NumPy 还允许用户创建结构化数据类型（类似于 C 语言中的结构体），这对于处理异构数据（每个元素可能包含不同类型的字段）非常有用。
使用示例
以下是一些创建具有不同数据类型的 NumPy 数组的示例：
import numpy as np
# 创建一个整数数组
int_array = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
print(int_array)
print(int_array.dtype)
# 创建一个浮点数数组
float_array = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4], dtype=np.float64)
print(float_array)
print(float_array.dtype)
# 创建一个布尔值数组
bool_array = np.array([True, False, True], dtype=np.bool_)
print(bool_array)
print(bool_array.dtype)
# 创建一个复数数组
complex_array = np.array([1+2j, 3+4j], dtype=np.complex128)
print(complex_array)
print(complex_array.dtype)
数据类型转换
可以使用 astype 方法在不同数据类型之间进行转换：
# 将整数数组转换为浮点数数组
int_array = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
float_array = int_array.astype(np.float64)
print(float_array)
print(float_array.dtype)
了解和使用 NumPy 的数据类型有助于有效地管理内存和提高计算性能，是进行科学计算和数据分析的重要基础。