阅读量:3
在Python的NumPy库中,有多种数据类型可供选择。这些数据类型包括:
- int8:8位带符号整数,范围从-128到127。
- int16:16位带符号整数,范围从-32,768到32,767。
- int32:32位带符号整数,范围从-2,147,483,648到2,147,483,647。
- int64:64位带符号整数,范围从-9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036,854,775,807。
- uint8:8位无符号整数,范围从0到255。
- uint16:16位无符号整数,范围从0到65,535。
- uint32:32位无符号整数,范围从0到4,294,967,295。
- uint64:64位无符号整数,范围从0到18,446,744,073,709,551,615。
- float16:16位浮点数,即半精度浮点数。
- float32:32位浮点数,即单精度浮点数。
- float64:64位浮点数,即双精度浮点数。
- complex64:64位复数,实部和虚部都是32位浮点数。
- complex128:128位复数,实部和虚部都是64位浮点数。
要在NumPy中创建数组并指定数据类型,可以使用numpy.array()函数,并传入一个列表或元组以及所需的数据类型。例如:
import numpy as np
# 创建一个int32类型的数组
arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print(arr1)
# 创建一个float64类型的数组
arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=np.float64)
print(arr2)
注意,当创建数组时,如果未指定数据类型,NumPy将尝试根据传入的数据自动推断最合适的数据类型。但是,为了确保获得预期的数据类型,最好显式指定数据类型。
以上就是关于“python中numpy库数据类型”的相关介绍,筋斗云是国内较早的云主机应用的服务商,拥有10余年行业经验,提供丰富的云服务器、租用服务器等相关产品服务。云服务器资源弹性伸缩,主机vCPU、内存性能强悍、超高I/O速度、故障秒级恢复;电子化备案,提交快速,专业团队7×24小时服务支持!
简单好用、高性价比云服务器租用链接:https://www.jindouyun.cn/product/cvm