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,
在代码中,我们使用np.int64()方法来实现类型转换,并将其赋值给变量"num"。 num=np.int64(num) 1. 现在,变量"num"的类型已经被成功转换为int64。 甘特图 下面是使用mermaid语法绘制的甘特图,展示了实现Python指定变量类型int64的流程: gantt dateFormat YYYY-MM-DD title Python指定变量类型int64的流程 section 导入...
np.int8 和 np.uint8 整数(-128到127)和 无符号整数(0到255) np.int16 和 np.uint16 整数(-32768至32767)和 无符号整数(0到65535) np.int32 和 np.uint32 整数(-2147483648至2147483647)和 无符号整数(0到4294967295) np.int64 和 np.uint64 整数(-9223372036854775808至9223372036854775807)和 无符号整...
import numpy as np # 创建一个int64类型的数组 array = np.array([10, 20, 30, 40, 50], dtype=np.int64) # 使用int64类型的标量索引访问数组元素 index = np.int64(2) element = array[index] print(element) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 30 在这个示例中,我们首先导入了NumPy库,并使用np.arra...
numpy.int64是numpy模块的int类，与python本身的int基本类型并不同。使用type()判断。import numpy as np nparr = np.array([1,2,3,4]) ；numpyint = nparr[0]pyint = 1234 type(pyint) 不等于 type（numpyint）有
uint8 int64 float64 ndarray对象元素的数据类型可以参考如下所示的表格。 4. ndim属性:获取数组的维度。 代码: print(array16.ndim) print(array17.ndim) print(array18.ndim) 输出: 3 1 2 5. itemsize属性:获取数组单个元素占用内存空间的字节数。 代码: print(array16.itemsize) print(array17.itemsize)...
# 数组形状print(arr1.shape) # 输出：(3,)# 数组大小print(arr2.size) # 输出：6# 数组数据类型print(arr1.dtype) # 输出：int32或int64（取决于平台）# 改变数组形状reshaped = arr2.reshape(3, 2)数学运算 NumPy支持数组间的各种数学运算：a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4,...
1、导库 使用numpy只需要在使用之前导入它的库: import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组: ### 通过直接给出的数据创建数组,可以使用 list 或 tuple ### 可以直接指定数组元素的类型 np_array = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
1. bool 布尔类型,True或False intc 与C语言中的int类型一致,一般是int32或int64 intp 用于索引的整数,与C语言中ssize_t一致,int32或int64 int8 字节长度的整数,取值:[‐128, 127] int16 16位长度的整数,取值:[‐32768, 32767] int32 32位长度的整数,取值:[‐231, 231‐1] ...
astype(np.int64) print(ar1,ar1.dtype) print(ar2,ar2.dtype) 4、数组的堆叠 注意,堆叠数组时要保证数组的列是相同的: a=np.arange(5) b=np.arange(5,9) print(a) print(b) print(np.hstack((a,b))) # 横向连接 print('---') a=np.array([[1],[2],[3]]) b=np.array([['a']...