一般方法
如果在部署#numpy时使用别名np，请记住替换所有numpy字体
#查询数值类型
是类型(浮动)
dype (浮动64 ) ) ) )。
#查询字符编码
dype(f ) ) ) )。
dype (浮动32 ) ) )。
dype(d ) ) )。
dype (浮动64 ) ) ) )。
#2查询字符编码
dtype(F8 ) ) ) )。
dype (浮动64 ) ) ) )。
#获取所有字符编码
sctypeDict.keys (
[0，… 'i2 '，' int0']
# char属性用于获取字符编码
t=dtype (浮动64 ) ) )。
t.char
' d '
# type属性用于获取类型
t.type
# str属性获取完整的字符串表示形式
#第一个字符表示字节序、小字节序、大字节序，|表示平台的字节序
t.str
'
获取尺寸
t.itemsize
8
#许多函数都有dtype参数
#可以是传入的数值类型、字符编码或dtype
数组(7，dtype=uint16 )。
阵列(0，1，2，3，4，5，6 )，dtype=uint16 ) ) ) ) ) ) ) )。
类型参数和缩写
类型
字符编码
宝儿
？b1
int8
b，i1
uint8
B，u1
int16
h，i2
uint16
h，u2
int32
I，i4
uint32
I，u4
int64
q，i8
uint64
q，u8
浮动16
f2，e
浮动32
f4，f
浮动64
f8，d
complex64
F4，f
complex128
F8，d
str
a，s )可以在s之后添加数字来表示字符串的长度。 例如，S3表示长度为3的字符串，如果不写则为最大长度)
优衣码
欧陆
对象
o
语音识别
v
自定义异构数据类型
基本格式
导入编号
定义#t的字段类型
t=dtype ()、str、40 )、)、numitems )、numpy.int32 )、)、price )、numpy.float32 ) )
t
dype () )、(|S40 )、)、numitems )和)。
#获取字段类型
t['name']
dype((|s40 ) ) ) ) )。
#使用记录类型创建数组
否则，我就把记录拆开
itemz=array ()、meaningoflifeDVD )、42、3.14 )、)、13、2.72 )、dtype=t )。
itemz[1]
(' Butter '，13，2.7200000286102295 )
举个例子吧*
注意ADT=NP.dtype(a3、3u8、) 3、4 ) a10 ' ) 3字节字符串、3个64位整数子数组、3 *410字节字符串数组和8个字节
itemz=NP.Array () ) (Butter )、) 13、2、3 )、) (d )、) o )、(g )、(s )、(c )、(a )、(t ) )。
itemz
(b'But '，[ 13，2，3 ]，[b'd '，b'o '，b'g '，b's']，[b'c '，b'a '，b's']，b'b's '
其他格式
#(flexible_dtype，itemsize )第一个大小不固定的参数类型，传递给第二个的大小：
DT=NP.dtype () void，10 ) ) #10位
dt=NP.dtype((str，35 ) ) # 35字符串
dt=NP.dtype((u )，10 ) ) 10个字符unicode string
#(fixed_dtype，shape )首先传递固定大小的类型参数，然后传递第二个参数的数量
dt=NP.dtype () NP.int32，(2，2 ) ) )2int子数组
示例： item=NP.array (([ 12，12 ]，[ 55，56 ]，dtype=dt ) ) ) )。
阵列([ 12，12 ]，[ 55，56 ] ) )
dt=NP.dtype((s10 )，1 ) ) # 10个字符串
dt=NP.dtype((I4，) 2，3 ) f8，f4 )，2，3 ) ) 3结构子数组
#[(field_name，field_dtype，field_shape )， ]
dt=NP.dtype () )、(big、) i4、)、)、little、)。
dt=NP.dtype (() r )、u1 )、(g )、u1 )、(b )、u1 )、(a )、u1 ) )
#{'names': …、' formats': …、' offsets': …、' titles': …、' itemsize': …} :
dt=NP.dtype((names ) : ) date、() Close、(formats ) : (S10、(f8 ) ) )
dt=NP.dtype((names(: ) r )、(b )、(formats ) : )、(U1 )、(offsets ) 3360 ) 0、2 )、)。
#(base_dtype，new_dtype ) :
dt=NP.dtype((NP.int32，) NP.int8，4 ) )//base_dtype分为四个int 8子数组
以上详细介绍了Numpy数据类型对象(dtype )的使用，编辑者与大家共享的所有内容。 希望您能参考。 另外，请大家支持。
详细介绍正文标题：numpy数据类型对象(dtype )的使用
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