numpy 学习:数据类型和空值

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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