Numpy对象与类型怎么应用

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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  # 导入包
a = np.array([1,2,3,4])   #一维数组建立
print ('a:',a)
# 输出： a: [1 2 3 4]

b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])  # 二维数组 
print ('b:',b)
# b: [[1 2 3 4]
#  [5 6 7 8]]

c = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],ndmin=3)  # 指定最小纬度
print ('c:',c)
# c: [[[1 2 3 4]
#   [5 6 7 8]]]

d = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype=complex)  #制定数据类型
print ('d:',d)
# d: [[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j]
#  [5.+0.j 6.+0.j 7.+0.j 8.+0.j]]

三、Numpy数据类型

3.1 常见数据类型

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）
int8	i1	字节（-128 to 127）
int16	i2	整数（-32768 to 32767）
int32	i4	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	i8	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	u1	无符号整数（0 to 255）
uint16	u2	无符号整数（0 to 65535）
uint32	u4	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	u8	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_		float64 类型的简写
float16	f2	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	f4 / f	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	f8 / d	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex		complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64	c8	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	c16	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）
object	O	Python 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)   # float64 类型

b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],dtype = 'f4') 
print ('b:',b)   # float32 类型

3.2 数据类型转换

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)
# [1 2 3 4]  输出变为了整型

3.3 数据类型dtype

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)