# 先把np.array()数据(float32)写入到二进制流,等同于tofile('xxx.bin')文件，然后打开读取 img_b...
int32 整数,范围为231至231 1 int64 整数,范围为263至263 1 uint8 无符号整数,范围为0至255 uint16 无符号整数,范围为0至65 535 uint32 无符号整数,范围为0至2321 uint64 无符号整数,范围为0至2641 float16 半精度浮点数(16位):其中用1位表示正负号,5位表示指数,10位表示尾数...
若改为 a.dtype = 'int8',则数组成都会再次翻倍,变为(32,) 如果改为 a.dtype = 'int',会发现整数默认的是int32;如果改为 a.dtype = 'float' ,会发现浮点型默认的是float64 float型和int型转换 很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组,默认的dtype是float64。 但是有些场合我们希望有些...
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) 数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖如下几个方面: 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象) 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储) 数据的字节顺序(...
int32:整型 int64:整型 uint8:无符号整型 uint16:无符号整型 uint32:无符号整型 uint64:无符号整型 float16:半精度浮点型 float32:单精度浮点型 float64或者float:双精度浮点型 complex64:复数类型 complex128或者complex:复数类型 1. 2. 3. 4.
>>>importnumpyasnp>>>x = np.float32(1.0)>>>x1.0>>>y = np.int_([1,2,4])>>>y array([1,2,4])>>>z = np.arange(3, dtype=np.uint8)>>>z array([0,1,2], dtype=uint8) 由于历史原因,为了向下兼容,我们也可以在创建数组的时候指定字符格式的dtype。
int8(-128~127)/int16/int32/int64 i1/i2/i4/i8 无符号整数型 uint8(0~255)/uint16/uint32/uint64 u1/u2/u4/u8 浮点型 float16/float32/float64 f2/f4/f8 复数型 complex64/complex128 C8/c16/c32 字节串型 bytes_(兼容:Python字节) S# 字符串型 str_(兼容:Python unicode)4字节 ‘U#’ ...
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...
numpy支持的数据类型很多,除了常用的int和float之外,还支持复数类型的complex,某种程度上来说和golang支持的类型比较接近。 其中int类型一共分为int8,int32,int64和int128,其中每一种又分为带符号的和不带符号的。例如int8就是带符号的8位二进制表示的int,而uint8则是不带符号位的。浮点数没有无符号浮点数,一...
例如,一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits,每个字节长度为 8,所以 64/8,占用 8 个字节),又如,一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4(32/8)。 import numpy as np # 数组的 dtype 为 int8(一个字节) x = np.array([1,2,3,4,5], dtype ...