pythondatetime库,python二维数组初始化

前面的《手把手陪您学Python》 49——数组的shape属性更深入地了解了数组的“形状”及其表示方式。

现在，我们将继续学习数组属性，但它是与数组数据类型相关的dtype属性，而不是与数组的“形状”相关的属性。

1、数据类型

我们不太清楚“数据类型”这个词。 指向数据的大型类或Python中的对象。

在入门阶段，我们学习的数字、字符串、布尔值、列表、元组、集合、词典以及我们刚学习的数组都是不同的数字类型。

其中，数字可以分为整数型、浮点型，进而可以根据数字和精度进一步细分。

下表列出了Python的一些数据类型，但主要用于演示。 特别是对初学阶段的我们来说，只要知道int、float、bool、string等数据类型就可以了。

如果需要对硬盘和内存执行更详细的读取操作，则需要了解这些与存储相关的数据类型，例如数字和精度。

名字

说明

bool_

布尔数据类型(True或False )

int_

的默认整数类型。 类似于c语言的long、int32或int64

国际铁路公司

与c的int类型一样，int32或int 64很常见

国际贸易协定

用于索引的整数类型。 与c的ssize_t类似，通常保持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 922337203685475807 ) ) ) )。

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 ) ) )。

浮动_

float64型的简写

浮动16

半精度浮点数，包括1个符号位、5个索引位和10个尾数位

浮动32

单精度浮点数，包括1个符号位、8个索引位和23个尾数位

浮动64

双精度浮点数。 包括1符号位、11指数位、52尾数位

联合体_u

complex128类型的缩写，即128位的多个

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)

优衣码

修改的Unicode类型。 例如，生成长度为10的Unicode类型，然后使用" U10 "

注：从私人教程开始。

2、dtype属性

在NumPy中，数组中的所有元素都必须具有相同的数据类型，因此每个数组只有一种数据类型。 此数据类型是数组的dtype属性。

实际上，更严格地说，dtype也是一个对象，它包含需要为ndarray中的某个数据类型声明的内存块信息，用于与其他系统数据灵活地交互。

但是，这个定义对我们来说很难理解，所以可以认为dtype是数组的数据类型。 它可能是整数、浮点数、布尔值或字符串等。

dtype与上一课中学习的ndim属性非常类似，它是数组的“类属性”，因此您只需对实例引用类属性即可。

in [1] 3360 importnumpyasnpin [2] : data1=[ 1，2，3，4，5，6 ] #整数arr1=NP.array (数据1 ) arr1.dtypeout ) 2 6.0 ) #浮点数arr2=NP.array(data2) arr2.dtypeout(3) :dtype )、float64 )、in ) 465:data3=[true，False，fate ]