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NumPy 教程目录 NumPy 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…
Numpy 数据类型 bool 用一位存储的布尔类型(值为TRUE或FALSE) inti 由所在平台决定其精度的整数(一般为int32或int64) int8 整数,范围为128至127 int16 整数,范围为32 768至32 767 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2321 uint64 无符…
NumPy - 数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型. 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型. 序号 数据类型及描述 1. bool_存储为一个字节的布尔值(真或假) 2. int_默认整数,相当于 C 的long,通常为int32或int64 3. intc相当于 C 的int,通常为int32或int64 4. intp用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64 5. int8字节(-128 ~ 127) 6. int161…
查看 numpy 数据类型和 Python 原生数据类型之间的对应关系: In [51]: dict([(d, type(np.zeros(1,d).tolist()[0])) for d in (np.float32,np.float64,np.uint32, np.int16)]) Out[51]: {numpy.float32: float, numpy.int16: int, numpy.uint32: int, numpy.float64: float} 1. 使用 np.asscal…
1.NumPy 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 s…
numpy支持的数据类型比Python内置的类型多很多,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.下表列举了常用的Numpy基本类型. 名称 描述 bool_ 布尔数据类型(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 或者 int64 intp 用于索引的整数类型(类似于C的ssize_t, 一般情况下任然是 int32 或 int64)…
1. 查看数据类型 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr) [1 2 3 4 5] # dtype用来查看数据类型 arr.dtype dtype('int32') 2. 转换数据类型 # astype用来转换数据类型 float_arr = arr.astype(np.float64) # dtype用来查看数据类型 float_arr.dtype dtype('float64') # 将浮点数转换为整数,小数部分会被…
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(-…
这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换 导入numpy >>> import numpy as np 一.随便玩玩 生成一个浮点数组 >>> a = np.random.random(4) 看看信息 >>> a array([ 0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0.21260126]) >>> a.dtype dtype('float64') >>> a.shape (4,…
NumPy 教程目录 1 Lesson1--NumPy NumPy 安装 2 Lesson2--NumPy Ndarray 对象 3 Lesson3--NumPy 数据类型 4 Lesson4--NumPy 数组属性 5   6   7   8   9   10  …