1.如果当前字符为左括号（{ [，就把当前字符入栈 2.如果当前字符为右括号，取出栈顶元素，看看栈顶...
>>> type(score.dtype)<type 'numpy.dtype'>名称 描述 简写 np.bool 用一个字节存储的布尔类型(True或False) 'b'np.int8 一个字节大小,-128 至 127 'i'np.int16 整数,-32768 至 32767 'i2'np.int32 整数,-2 31 至 2 32 -1 'i4'np.int64 整数,-2 63 至 2 63 - 1 'i8'np.uint8 无...
例一: int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2', 'i4', 'i8' 代替。(见字符代码) 代码语言:javascript 复制 import numpy as np dt = np.dtype('i4') print(dt) 输出: 代码语言:javascript 复制 int32 例二: 代码语言:javascript 复制 import numpy as np dt = np...
总之,为了安全起见,还是建议用 int32、int64 等无歧义的类型。 int_ = longintp = longint64 = longint0 = longclass long(signedinteger): """ 64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible. """ pass 1. 补充:复数的概念 我们把形如 z=a+bi(a, b均为实数)的数称为复数,其中 a...
int64 = long int0 = longclasslong(signedinteger):""" 64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible. """pass 补充:复数的概念 我们把形如 z=a+bi(a, b均为实数)的数称为复数,其中 a 称为实部,b 称为虚部,i 称为虚数单位。
np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位的浮点数组成的复数类型 np.bool # TRUE 和 FALSE 的 bool 类型 np.object # Python 中的 object 类型 np.string # 固定长度的 string 类型 np.unicode # 固定长度的 unicode 类型 ...
1.整数类型:bool、int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64 Bool类型:存储True或False的布尔变量 import numpy as np arr_bool = np.array([True, False, False, True], dtype=bool) print(arr_bool.dtype) # bool Int类型:用于存储有符号或无符号整数,数字越大占用的内存越大,类型名...
dt = np.dtype([('time', [('min', np.int64), ('sec', np.int64)]), ('temp', float)]) x = np.zeros((1,),dtype = dt) x['time']['min'] = 10 x['temp'] = 10 x #输出结果 array([((10, 0), 10.)], dtype=[('time', [('min', '<i8'), ('sec', '<i8')])...
print(d.fields) # {'x': (dtype('int64'), 0), 'y': (dtype('float32'), 8)} 0,8是字节偏移量 对于非结构化数组,names和fields属性都相同None。 测试 dtype 是否结构化的推荐方法是, 如果dt.names不是None 而不是 dt.names ,则考虑具有0字段的dtypes。
大家可能已经注意到,在某些情况下,数组元素以尾随点显示(例如2.vs 2)。这是由于使用的数据类型不同: >>> >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> a.dtype dtype('int64') >>> b = np.array([1., 2., 3.]) >>> b.dtype dtype('float64') ...