NumPy是Python中用于科学计算的基础软件包，专门用于处理矩阵，数据类型是数值型的，用于对数值数据进行快速的计算。因此，numpy支持的数据类型非常精细，但是numpy不支持精确小数。
在导入numpy模块时，通常把numpy模块重命名为np：
一，numpy的数据类型
Numpy支持的标量数据类型非常繁杂，我比较喜欢固定size的数据类型， 因为固定size的数据类型跟平台无关，且命名格式比较规范，格式是：[u]type[size]，u代表无符号，size代表占用的内存空间。
1，布尔类型
- *numpy.bool8
2，有符号的整数类型：
- numpy.int8
- numpy.int16
- numpy.int32
- numpy.int64
3，无符号的整数类型：
- numpy.uint8
- numpy.uint16
- numpy.uint32
- numpy.uint64
4，浮点数类型：
- numpy.float16
- numpy.float32
- numpy.float64
- numpy.float96
- numpy.float128
5，复数类型：
- numpy.complex64
- numpy.complex128
- numpy.complex192
- numpy.complex256
6，汇总
numpy支持的数据类型如下表所示：
类型比特位说明 bool_ = bool8 8位 布尔类型 int8 = byte 8位 整型 int16 = short 16位 整型 int32 = intc 32位 整型 int_ = int64 = long 64位 整型 uint8 = ubyte 8位 无符号整型 uint16 = ushort 16位 无符号整型 uint32 = uintc 32位 无符号整型 uint64 = uintp 64位 无符号整型 float16 16位 浮点型 float32 = single 32位 浮点型 float_ = float64 = double 64位 浮点型 str_ = unicode_ = unicode Unicode 字符串 datetime64 日期时间类型 timedelta64 表示两个时间之间的间隔
二，浮点数类型
数据类型的信息，可以通过finfo来查看浮点数的类型信息，通过iinfo函数来查看整数的类型信息，
finfo.eps表示1.0和下一个大于1.0的最小的浮点数之间的差异值。
三，日期和时间类型
datetime64是带单位的，分为日期单位和时间单位，日期单位的级别都大于时间单位。
日期单位是：年(Y)，月(M)，周（W），天（D）,单位级别依次减小，
时间单位是：时（h），分（m），秒（s），毫秒（ms），微妙（us），纳秒（ns），单位级别依次减小，
- 1秒 = 1000 毫秒（milliseconds）
- 1毫秒 = 1000 微秒（microseconds
通过字符串来创建日期时间类型，默认情况下，numpy会根据字符串来自动选择日期和时间单位：
datetime64的单位是级别最小的单位，例如，a 的单位是s，而b的单位是D。
timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差值，timedelta64是带单位的，和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。
t1 表示两个日期之间的差值，单位是D。
Datetimes 和 Timedeltas 一起工作，为简单的日期时间计算提供方法。
四，numpy的空值
nan表示空值，两个nan是不相等的。
参考文档：
Original: https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/15753805.html
Author: 悦光阴
Title: numpy 学习：数据类型和空值
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