作者【印尼】Ivan Idris

2.4 NumPy的数值类型

Python自身虽然支持整型、浮点型和复数型,但对于科学计算来说,还远远不够。现实中,我们仍然需要更多的数据类型,来满足在精度和存储大小方面的各种不同的要求。为此,NumPy提供了更加丰富的数据类型。注意,NumPy跟数学运算有关的数据类型的名称都以数字结尾。而这个数字指示了该类型的变量所占用的二进制位数。表2-1(改编自《NumPy用户指南》)概述了NumPy的各种数值类型。

python判断数据类型是否相等_python numpy数据类型

每一种数据类型都有相应的转换函数(请参考本书代码包中的numericaltypes.py文件),如下所示:

In: float64(42)

Out: 42.0

In: int8(42.0)

Out: 42

In: bool(42)

Out: True

In: bool(0)

Out: False

In: bool(42.0)

Out: True

In: float(True)

Out: 1.0

In: float(False)

Out: 0.0

许多函数都带有一个指定数据类型的参数,该参数通常是可选的:

In: arange(7, dtype=uint16)

Out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint16)

谨记:不允许把复数类型转化成整型。当你企图进行这种转换时,将会触发TypeError错误,就像下面这样:

In: float(42.0 + 1.j)

Traceback (most recent call last):

File "numericaltypes.py", line 45, in

print float(42.0 + 1.j)

TypeError: can't convert complex to float

同样,也不允许把复数转化成浮点数。另外,复数的分量j是其虚部的系数。不过,允许把浮点数转换成复数,如complex(1.0)是合法的。复数的实部和虚部分别使用real()函数和imag()函数提取。

2.4.1 数据类型对象

数据类型对象是numpy.dtype类的实例。数组是一种数据类型。严格来讲,NumPy数组中的每个元素都要具有相同的数据类型。数据类型对象表明了数据占用的字节数。所占用字节的具体数目一般存放在类dtype(详见dtypeattributes.py文件)的itemsize属性中。

In: a.dtype.itemsize

Out: 8

2.4.2 字符码

NumPy之所以提供字符码,是为了与其前身Numeric向后兼容。一般不建议使用字符码,这里为什么又提供这些代码呢?因为我们会在许多地方碰到它们,但是,编写代码时应当使用dtype对象。表2-2展示了一些数据类型及其相应的字符码。

python判断数据类型是否相等_python numpy数据类型_02

下面的代码(代码取自本书代码包中的charcodes.py文件)将生成一个单精度浮点型的数组:

In: arange(7, dtype='f')

Out: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32)`

类似地,下列代码将创建一个负数类型的数组:

In: arange(7, dtype='D')

Out: array([ 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j])

2.4.3 Dtype构造函数

创建数据类型时,手段有很多,下面以浮点型数据为例进行说明(以下代码取自本书代码包中的dtypeconstructors.py文件)。

可以用Python自带的常规浮点型,代码如下所示:`

In: dtype(float)

Out: dtype('float64')

可以用字符码规定单精度浮点数,代码如下所示:

In: dtype('f')

Out: dtype('float32')

可以用字符码定义双精度浮点数,代码如下所示:

In: dtype('d')

Out: dtype('float64')

可以向dtype构造函数传递一个双字符码。其中,第一个字符表示数据类型,第二个字符是一个数字,表示该类型占用的字节数(数字2、4和8分别对应于16位、32位和64位浮点数):

In: dtype('f8')

Out: dtype('float64')

可以通过sctypeDict.keys()函数列出所有数据类型的字符码,代码如下所示。注意,由于输出内容过多,这里只截取了部分内容。

In: sctypeDict.keys()

Out: [0, …

'i2',

'int0']

2.4.4 dtype属性

类dtype提供了许多有用的属性,如可以通过dtype的属性获取某种数据类型对应的字符码(以下代码取自本书代码包中的dtypeattributes2.py文件):

In: t = dtype('Float64')

In: t.char

Out: 'd'

类型属性相当于数组元素对象的类型:

In: t.type

Out:

dtype的属性str中保存的是一个表示数据类型的字符串,其中第一个字符描述字节顺序,如果需要,后面会跟着字符码和数字,用来表示存储每个数组元素所需的字节数。这里,字节顺序(endianness)规定了32位或64位字内部各个字节的存储顺序。对于大端(big-endian)顺序,先存放权重最高的字节,用符号>指出。当使用小端(little-endian)顺序时,先存放权重最低的字节,用符号<指出。下面以代码为例进行说明:

In: t.str

Out: '