购物网站后台订单处理流程,百度搜不到WordPress文章,电子商务网站建设ppt模板,博客网站开发背景NumPy - 数据类型NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。序号数据类型及描述1.bool_存储为一个字节的布尔值(真或假)2.int_默认整数#xff0c;相当于 C 的long#xff0c;通常为int32或int643.intc相当于 C 的int#xff0…NumPy - 数据类型NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。序号数据类型及描述1.bool_存储为一个字节的布尔值(真或假)2.int_默认整数相当于 C 的long通常为int32或int643.intc相当于 C 的int通常为int32或int644.intp用于索引的整数相当于 C 的size_t通常为int32或int645.int8字节(-128 ~ 127)6.int1616 位整数(-32768 ~ 32767)7.int3232 位整数(-2147483648 ~ 2147483647)8.int6464 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)9.uint88 位无符号整数(0 ~ 255)10.uint1616 位无符号整数(0 ~ 65535)11.uint3232 位无符号整数(0 ~ 4294967295)12.uint6464 位无符号整数(0 ~ 18446744073709551615)13.float_float64的简写14.float16半精度浮点符号位5 位指数10 位尾数15.float32单精度浮点符号位8 位指数23 位尾数16.float64双精度浮点符号位11 位指数52 位尾数17.complex_complex128的简写18.complex64复数由两个 32 位浮点表示(实部和虚部)19.complex128复数由两个 64 位浮点表示(实部和虚部)NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_np.float32等。数据类型对象 (dtype)数据类型对象描述了对应于数组的固定内存块的解释取决于以下方面数据类型(整数、浮点或者 Python 对象)数据大小字节序(小端或大端)在结构化类型的情况下字段的名称每个字段的数据类型和每个字段占用的内存块部分。如果数据类型是子序列它的形状和数据类型。字节顺序取决于数据类型的前缀。意味着编码是大端(最大有效字节存储在最小地址中)。dtype可由一下语法构造numpy.dtype(object, align, copy)参数为Object被转换为数据类型的对象。Align如果为true则向字段添加间隔使其类似 C 的结构体。Copy? 生成dtype对象的新副本如果为flase结果是内建数据类型对象的引用。示例 1# 使用数组标量类型import numpy as npdt np.dtype(np.int32)print dt输出如下int32示例 2#int8int16int32int64 可替换为等价的字符串 i1i2i4以及其他。import numpy as npdt np.dtype(i4)print dt输出如下int32示例 3# 使用端记号import numpy as npdt np.dtype(i4)print dt输出如下i4下面的例子展示了结构化数据类型的使用。 这里声明了字段名称和相应的标量数据类型。示例 4# 首先创建结构化数据类型。import numpy as npdt np.dtype([(age,np.int8)])print dt输出如下[(age, i1)]示例 5# 现在将其应用于 ndarray 对象import numpy as npdt np.dtype([(age,np.int8)])a np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype dt)print a输出如下[(10,) (20,) (30,)]示例 6# 文件名称可用于访问 age 列的内容import numpy as npdt np.dtype([(age,np.int8)])a np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype dt)print a[age]输出如下[10 20 30]示例 7以下示例定义名为 student 的结构化数据类型其中包含字符串字段name整数字段age和浮点字段marks。 此dtype应用于ndarray对象。import numpy as npstudent np.dtype([(name,S20), (age, i1), (marks, f4)])print student输出如下[(name, S20), (age, i1), (marks, 示例 8import numpy as npstudent np.dtype([(name,S20), (age, i1), (marks, f4)])a np.array([(abc, 21, 50),(xyz, 18, 75)], dtype student)print a输出如下[(abc, 21, 50.0), (xyz, 18, 75.0)]每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码b布尔值i符号整数u无符号整数f浮点c复数浮点m时间间隔M日期时间OPython 对象S, a字节串UUnicodeV原始数据(void)
