>>>importnumpyasnp>>>arr1=np.array([1,2,3])>>>arr1array([1, 2, 3])# 通过 ndarray.dtype 获取ndarray的数据类型>>>arr1.dtypedtype('int32')# array()未指定dtype，同时有浮点数和整数# array会推断较合适的数据类型 float>>>arr2=np.array([1.8,2,3])>>>arr2array([1.8, 2. , ...
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。数据类型对象 (dtype)数据类型对象(numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象) 数据的大小(例如, 整数使用...
3),dtype=np.int16)就这样调用时使用dtype参数就可以了。np.zeros(shape=(10, 10), dtype=np.int...
print(arr_string.dtype)#输出:|S21 注意，改变数组的数据类型可能会导致数据的截断或溢出。例如，将一个浮点数数组转换为整数数组时，小数部分将被截断。可以使用round()函数四舍五入来处理这种情况。import numpy as np arr_float=np.array([1.5,2.7,3.9])#将浮点数数组转换为整数数组 arr_int=arr_float...
numpy支持比Python更多种类的数值类型。下表列出了numpy中定义的不同数据类型。 数据类型 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认整数,相当于 C 的long,通常为int32或int64 intc 相当于 C 的int,通常为int32或int64
int: int8、int16、int32、int64 、uint8(代表无符号) float: float16、float32、float64 str字符串类型 int8 表示2**8个数字即 -128到127 有符号 uint8表示256个数字 无符号即只有正数 即0到255 array 创建时指定 import numpy as np np.array([1,2,5,8,2],dtype = 'float32') ...
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。 使用数组标量类型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 importnumpyasnp dt=np.dtype(np.int32)print(dt)#int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串'i1','i2','i4',以及其他。
dtype(np.int32) print(dt)输出结果为:int32实例2 import numpy as np # int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 dt = np.dtype('i4') print(dt)输出结果为:int32实例3 import numpy as np # 字节顺序标注 dt = np.dtype('<i4') print(dt)...
dtype 是一个特殊的对象,在该对象中定义了 ndarray 的数据类型与数据大小。通常我们在创建 ndarray 的时候,可以显示地利用 dtype 定义数组的细节信息。案例 在创建数组对象的时候,通过给 dtype 赋值,显式地定义一个 int8 类型的数组。import numpy as np arr0 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]], dtype...
ones((3,4)) 创建内容全1的数组 zeros((2,3),dtype=int16) 内容全0 empty((2,3))内容随机 a=arange(1,2,0.1) 创建一个从1开始至2间隔为0.1的数组 a.size数组元素的个数 a.shape数组的形状 其中a.reshap(2,4,3) 表示调整数组a的维数 ...