NumPy支持多种整数类型,包括int8、int16、int32、int64等。这些类型分别表示8位、16位、32位和64位有符号整数。选择适当的整数类型取决于你的数据范围和内存需求。 2. 浮点数类型 浮点数类型用于表示实数,包括float16、float32、float64和float128。这些类型分别表示不同精度的浮点数。通常情况下,float64是最常用的...
指定dtype参数即可 importnumpyasnpdata=np.zeros((3,3),dtype=np.int16)
整数类型(如int8,int16,int32,int64) 浮点数类型(如float16,float32,float64) 复数类型(如complex64,complex128) 布尔类型(bool_) 应用场景 数据处理:在数据分析或机器学习中,可能需要将字符串转换为数值类型。 图像处理:图像数据通常是多维数组,需要特定的数据类型来存储像素值。
#int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串 'i1','i2','i4',以及其他。 dt = np.dtype('i4') print(dt) ‘’’ 结构化数据类型 ‘’’ dt = np.dtype([('age',np.int8)]) print(dt) 将结构化数据应用于ndarray对象 dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,)...
numpy.bool8 2,有符号的整数类型: numpy.int8 numpy.int16 numpy.int32 numpy.int64 3,无符号的整数类型: numpy.uint8 numpy.uint16 numpy.uint32 numpy.uint64 4,浮点数类型: numpy.float16 numpy.float32 numpy.float64 numpy.float96 numpy.float128 ...
int8 / byte int16 / short int32 / intc / int_ / long int64 / longlong / intp / int0(零非字母O) uint8 / ubyte uint16 / ushort uint32 / uintc uint64 / ulonglong / uintp / uint0(零非字母O) float16 / half半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 ...
int16 1. # Python 程序创建一个包含 32 位大端整数的数据类型对象 importnumpyasnp # i4 表示大小为 4 字节的整数 # > 代表大端字节序,< 代表小端编码。 # dt 是一个 dtype 对象 dt=np.dtype('>i4') print("Byte order is:",dt.byteorder) ...
int16 In [30]: np.ushort Out[30]: numpy.uint16 所以上面的数据类型,其底层还是固定长度的数据类型,我们看下到底有哪些: Numpy 类型 C 类型 说明 np.int8 int8_t Byte (-128 to 127) np.int16 int16_t Integer (-32768 to 32767) np.int32 int32_t Integer (-2147483648 to 2147483647) np....
例如对于整数,在 Numpy 中,根据整数的位数不同所需要占据的空间大小不同,又对整数类型进行类细分,常见地可以分为 int8、int16、int32、int64 等等。 Numpy 支持的常用数据类型如下: 类型说明 int8、uint8分别表示有符号和无符号的8位整型,可表示的整数范围为-128 ~ 127、0 ~ 255 ...
int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 ‘i1’, ‘i2’,‘i4’,‘i8’ 代替 >>> numpy.dtype('i4') dtype('int32') >>> numpy.dtype('i8') dtype('int64') >>> numpy.dtype('i1') dtype('int8') >>> numpy.dtype('i2') ...