一、Numpy 数值类型 1、前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型)、float(浮点型)、bool(布尔型) 和 complex(复数型)。而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2、bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False。 3、int:整数类型,通常为 int64 或 int32 。 4、intc:...
complex:复数类型,如complex64、complex128等。 布尔类型(Boolean Type): bool:布尔类型,只有两个值True和False。 字符串类型(String Type): string:字符串类型,用于存储文本数据。 时间类型(Datetime Type): datetime64:日期和时间类型,用于存储日期和时间数据。 对象类型(Object Type): object:对象类型,可以存储任...
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 as np 这些类型可以用np.bool_、np.float32等方式访问。 未在上表中列出的高级类型,请参见结构化数组部分。 有5个基本数字类型表示布尔(bool)、整数(int)、无符号整数(uint)、浮点数(float...
complex:复数类型,如complex64、complex128等。 布尔类型(Boolean Type): bool:布尔类型,只有两个值True和False。 字符串类型(String Type): string:字符串类型,用于存储文本数据。 时间类型(Datetime Type): datetime64:日期和时间类型,用于存储日期和时间数据。 对象类型(Object Type): object:对象类型,可以存储任...
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。这些类型可以用np.bool_、np.float32等方式访问。 那些在其名称中具有数字的类型表示类型的位的大小(即,需要多少位来表示存储器中的单个值)。某些类型,例如int和intp,根据平台(例如32位与64位机器)具有不同的位大小。当与存储器直接寻址的低级...
请注意,在上面,我们使用Python浮点对象作为 dtype。NumPy的人都知道int是指np.int_,bool手段np.bool_,那float是np.float_和complex是np.complex_。其他数据类型没有 Python 等效项。 要确定数组的类型,请查看 dtype 属性: >>>z.dtypedtype('uint8') ...
NumPy支持比Python更多种类的数值类型,下表所列的数据类型都是NumPy内置的数据类型,为了区别于Python原生的数据类型,bool、int、float、complex、str等类型名称末尾都加了_。 print(numpy.dtype)所显示的都是NumPy中的数据类型,而非Python原生数据类型。 这里有点不理解,我是 win7 64 位系统,上述的类型都是我实测得...
所有这些类型都是 dtype 对象的实例。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: ...
bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) b int8 一个字节大小,-128 至 127 i1 int16 整数,16 位整数(-32768 ~ 32767) i2 int32 整数,32 位整数(-2147483648 ~ 2147483647) i4 int64 整数,64 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807) i8 u...
Change data type from integer to boolean: import numpy as nparr = np.array([1, 0, 3]) newarr = arr.astype(bool)print(newarr)print(newarr.dtype) Try it Yourself » Exercise? Consider the following code:import numpy as nparr = np.array([-1, 0, 1])newarr = arr.astype(bool)...