常用的有5种基本类型,分别是bool,int,uint,float和complex。 类型后面带的数字表示的是该类型所占的字节数。 上面表格中有一些 Platform-defined的数据类型,这些类型是跟平台相关的,在使用的时候要特别注意。 这些dtype类型可以在创建数组的时候手动指定: >>>importnumpyasnp>>>x = np.float32(1.0)>>>x1.0>>...
complex_ complex128的简写。 complex64 复数,由两个32位浮点数(实部和虚部) complex128 复数,由两个64位浮点数(实部和虚部) 除了intc之外,还定义了平台相关的C整数类型short,long,longlong。 Numpy数值类型是dtype(data-type)对象的实例,每个类型具有唯一的特征。在你使用下面的语句导入NumPy后 >>> import numpy...
-1,0,1])# create an array of floating-point numbersfloat_array = np.array([0.1,0.2,0.3])# create an array of complex numberscomplex_array = np.array([1+2j,2+3j,3+4j])# check the data type of int_arrayprint(int_array.dtype)# prints int64# check the data type of float_arrayp...
17 complex_ complex128的简写 18 complex64 复数,由两个32位浮点数表示(实部和虚部) 19 complex128 复数,由两个64位浮点数表示(实部和虚部)NumPy数值类型是dtype(数据类型)对象的实例,每个对象都具有独特的特性。这些数据类型可以表示为np.bool_,np.float32等。数据...
| | float16 |半精度浮点,5 位指数,10 位尾数 | | float32 |单精度浮点,8 位指数,23 位尾数 | | float64 |双精度浮点,11 位指数,52 位尾数 | | complex | complex128 的简写。 | | complex64 | 复数,由两个 32 位浮点表示。 | | complex128 | 复数,由两个 64 位浮点表示。 | ...
There are 5 basic numerical types representing booleans (bool), integers (int), unsigned integers (uint) floating point (float) and complex. Some types, such as int and intp, have differing bitsizes, dependent on the platforms (e.g. 32-bit vs. 64-bit machines)....
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) 额外阅读: https://www.numpy.org.cn/user_guide/numpy_basics/data_types.html 字符类型np.character ...
float16:半精度浮点,5 位指数,10 位尾数float32:单精度浮点,8 位指数,23 位尾数float64:双精度浮点,11 位指数,52 位尾数complex:complex128 的简写。complex64:复数,由两个 32 位浮点表示。complex128:复数,由两个 64 位浮点表示。 在NumPy 中,上面提到的这些数值类型都被归于 dtype(data-type) 对象的...
内置的数组标量可以被转换成为相关的data-type对象。 前面一篇文章我们讲到了什么是数组标量类型。数组标量类型是可以通过np.type来访问的数据类型。比如: np.int32, np.complex128等。 我们看下数组标量的转换: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [85]: np.dtype(np.int32) Out[85]: dt...
、complex128、complex256(c8 c16 c32)分别用两个32位、64位或128位浮点数表示的复数 bool存储True和False值的布尔类型 ·可以通过ndarray的astype方法明确地将一个数组从一个dtype转换成另一个dtype: In[37]: arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) In[38]: arr.dtype Out38]: dtype('int64'...