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  • 数据类型
  • 数组属性
  • 创建数组


数据类型

numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称

描述

bool_

布尔型数据类型（True 或者 False）

int_

默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）

intc

与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64

intp

用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）

int8

字节（-128 to 127）

int16

整数（-32768 to 32767）

int32

整数（-2147483648 to 2147483647）

int64

整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）

uint8

无符号整数（0 to 255）

uint16

无符号整数（0 to 65535）

uint32

无符号整数（0 to 4294967295）

uint64

无符号整数（0 to 18446744073709551615）

float_

float64 类型的简写

float16

半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位

float32

单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位

float64

双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位

complex_

complex128 类型的简写，即 128 位复数

complex64

复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）

complex128

复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

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（小端法或大端法）
  • 在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
  • 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型

字节顺序是通过对数据类型预先设定"<"或">"来决定的。"<"意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。">"意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。

dtype 对象是使用以下语法构造的：


numpy.dtype(object, align, copy)


  • object - 要转换为的数据类型对象
  • align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
  • copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下：

字符

对应类型

b

布尔型

i

(有符号) 整型

u

无符号整型 integer

f

浮点型

c

复数浮点型

m

timedelta（时间间隔）

M

datetime（日期时间）

O

(Python) 对象

S, a

(byte-)字符串

U

Unicode

V

原始数据 (void)

#encoding=utf-8
import numpy as np

# dt 新型定义类型
dt = np.dtype('i4')
# print(dt)
dt2 = np.dtype([('name','S10'),('age','i8')])
a = np.array([('zhangsan',20),('lisi',30),('wangwu',40)],dtype=dt2)
print(a['name'])

数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。

在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。

很多时候可以声明 axis。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。

NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：

属性

说明

ndarray.ndim

秩，即轴的数量或维度的数量

ndarray.shape

数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列

ndarray.size

数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值

ndarray.dtype

ndarray 对象的元素类型

ndarray.itemsize

ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位

ndarray.flags

ndarray 对象的内存信息

ndarray.real

ndarray元素的实部

ndarray.imag

ndarray 元素的虚部

ndarray.data

包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。

ndarray.ndim

ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。



ndarray.itemsize

ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。

例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 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）。



ndarray.flags

ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：

属性

描述

C_CONTIGUOUS (C)

数据是在一个单一的C风格的连续段中

F_CONTIGUOUS (F)

数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中

OWNDATA (O)

数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它

WRITEABLE (W)

数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读

ALIGNED (A)

数据和所有元素都适当地对齐到硬件上

UPDATEIFCOPY (U)

这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新


# 数组维度转换
a = np.arange(24)
b = a.reshape(2,4,3)
print(b)
c = np.array([[1,2,3],[5,6,7]])
d = c.reshape(3,2)
print(d)

创建数组

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。

numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：


numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')


参数说明：

参数

描述

shape

数组形状

dtype

数据类型，可选

order

有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。

下面是一个创建空数组的实例：



注意

numpy.zeros

创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：


numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')


参数说明：

参数

描述

shape

数组形状

dtype

数据类型，可选

order

'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组


numpy.ones

创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充：


numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')


参数说明：

参数

描述

shape

数组形状

dtype

数据类型，可选

order

'C' 用于 C 的行数组，或者 'F' 用于 FORTRAN 的列数组