一、Numpy 对象：ndarray
Numpy 就类似于一个数组，与Python的列表不同的是：Python的列表可以放入不同类型的数据，这样的好处是兼容性强，但是劣势是计算速度变慢，在大数据的处理时，我们需要高效率，所以Numpy便出现了；相比Python对象，Numpy的对象叫做 ndarray；ndarray 的特点：
- 一般情况下，ndarray中的所有元素，类型都相同；当然，也可以不同；
- ndarray 中每个元素都有相同大小的存储空间；
二、新建 Numpy对象
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可，如下：
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
参数说明：
名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型，可选copy对象是否需要复制，可选order创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）subok默认返回一个与基类类型一致的数组ndmin指定生成数组的最小维度
举例如下：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print ('a:',a)
b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print ('b:',b)
c = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],ndmin=3)
print ('c:',c)
d = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype=complex)
print ('d:',d)
三、Numpy数据类型
由于是专门用来数据分析的包，故numpy支持非常多种数据类型，可根据需求选择合适的数据类型，可以大大提高运行速度；常用的数据类型如下：
备注：调用numpy 数据类型时，可以通过np.数据类型来调用，例如：np.int8，np.float16 等；
名称类型代码描述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）int8i1字节（-128 to 127）int16i2整数（-32768 to 32767）int32i4整数（-2147483648 to 2147483647）int64i8整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）uint8u1无符号整数（0 to 255）uint16u2无符号整数（0 to 65535）uint32u4无符号整数（0 to 4294967295）uint64u8无符号整数（0 to 18446744073709551615）float_float64 类型的简写float16f2半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位float32f4 / f单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位float64f8 / d双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位complexcomplex128 类型的简写，即 128 位复数complex64c8复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）complex128c16复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）objectOPython 对象类型string_S固定长度字符串，如长度为20的字符串，为S20
a = np.array([1.1,2,3,4],dtype = np.float64)
print ('a:',a)
b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype = 'f4')
print ('b:',b)
使用astype来改变数组的数据类型
a = np.array([1.1,2.3,3.5,4.7],dtype = np.float64)
b = a.astype(np.int_)
print(b)
数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用；使用方法如下：
numpy.dtype(object, align, copy)
参数说明：
名称描述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
举例如下：
student = np.dtype([('name','S10'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student)
print(a)
Original: https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126097039
Author: 这么神奇
Title: 【Numpy总结】第一节：Numpy 对象与类型
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