检查 NumPy 中的数据类型

Numpy是Python中的一个模块。它最初被称为 numeric Python，但简而言之，我们将其发音为numpy 。 NumPy是Python中的通用数组处理包。它提供了高性能的多维数据结构，如数组对象和用于处理这些数组的工具。 Numpy提供更快、更有效的矩阵和数组计算。

NumPy提供了对几乎所有数学函数的熟悉程度。在numpy中，这些函数被称为通用函数ufunc 。

以下是在 NumPy 中检查数据类型的各种值：

方法#1

使用dtype检查数据类型。

示例 1：

Python3

# importing numpy library
import numpy as np
 
# creating and initializing an array
arr = np.array([1, 2, 3, 23, 56, 100])
 
# printing the array and checking datatype
print('Array:', arr)
 
print('Datatype:', arr.dtype)

输出：

Array: [  1   2   3  23  56 100]
Datatype: int32

示例 2：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# creating and initializing array of string
arr_1 = np.array(['apple', 'ball', 'cat', 'dog'])
 
# printing array and its datatype
print('Array:', arr_1)
 
print('Datatype:', arr_1.dtype)

输出：

Array: ['a' 'b' 'c' 'd']
Datatype: 

方法#2

使用定义的数据类型创建数组。使用数组函数array()创建numpy数组。此函数采用参数dtype ，允许我们定义数组元素的预期数据类型：

示例 1：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# Creating and initializing array with datatype
arr = np.array([1, 2, 3, 8, 7, 5], dtype='S')
 
# printing array and its datatype
print("Array:", arr)
print("Datatype:", arr.dtype)

输出：

Array: [b'1' b'2' b'3' b'8' b'7' b'5']
Datatype: |S1

S用于定义字符串数据类型。我们使用i、u、f、S和U来定义各种其他数据类型及其大小。

示例 2：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出：

Array: [1 2 3 4 8 9 5]
Datatype: int32

在上面的例子中，整数元素的大小是 4 即 32bytes

示例 3：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 8 i.e. 64bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i8')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出：

Array: [1 2 3 4 8 9 7]
Datatype: int64

在这个例子中，元素的大小是 64 字节。

示例 4：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='f4')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出：

Array: [1. 2. 3. 4. 8. 9. 7.]
Datatype: float32

在上面的例子中，数据类型是float，大小是32bytes。

示例 5：

蟒蛇3

import numpy as np
 
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 2
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='S2')
 
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)

输出：

Array: [b'1' b'2' b'3' b'4' b'8' b'9' b'7']
Datatype: |S2

在上面的例子中，数据类型是一个字符串，大小是 2。