Numpy数据类型介绍

Numpy是Python中一个重要的科学计算库，它提供了广泛的支持多维数组和矩阵运算的功能。在Numpy中，数据类型对于数组在内存中的地址布局和数据的读写有着重要的影响。

数据类型种类

Numpy支持多个数据类型，包括但不限于以下类型：

• 整数类型（int8、int16、int32、int64等）
• 浮点数类型（float16、float32、float64等）
• 复数类型（complex64、complex128等）
• 布尔类型（bool）
• 对象类型（object）
• Unicode字符类型（Unicode）

其中，整数类型和浮点数类型的数据可以在Numpy数组中共存，但不同类型的数据无法共存于同一数组中。

数组的数据类型

在创建一个Numpy数组时，我们可以指定该数组的数据类型。如果不指定，那么Numpy将推断出数据类型。下面是一个指定数据类型的例子：

import numpy as np

# 创建一个int类型的1维数组
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

在这个例子中，我们通过dtype参数指定了该数组的数据类型为int32。

数组的数据类型转换

当我们对一个Numpy数组进行操作时，如果涉及到不同类型之间的计算，Numpy将自动进行数据类型转换。例如，将一个int数组和一个float数组相乘：

import numpy as np

# 创建一个int类型的1维数组
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

# 创建一个float类型的1维数组
arr_float = np.array([2.0, 4.0, 6.0], dtype=np.float32)

# 相乘
result = arr_int * arr_float

print(result)

输出结果为：

[ 2.  8. 18.]

在这个例子中，Numpy将自动进行数据类型转换，将int类型的数组转换为float类型，然后进行相乘操作。

需要注意的是，不同数据类型之间的转换可能会损失精度，例如将float类型的数组转换为int类型，小数部分将会被舍去。

不同数据类型无法共存于同一数组

虽然Numpy支持多个数据类型，但不同类型的数据无法共存于同一数组中。例如：

import numpy as np

# 创建一个int类型的1维数组
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

# 创建一个float类型的1维数组
arr_float = np.array([2.0, 4.0, 6.0], dtype=np.float32)

# 将两个数组合并为一个数组
arr = np.array([arr_int, arr_float])

print(arr)

输出结果为：

[[1.0, 2.0, 3.0], [2.0, 4.0, 6.0]]

在这个例子中，虽然我们将两个不同类型的数组合并为一个数组，但Numpy将自动将数字类型转换为了float类型。

因此，要注意不同类型的数据无法共存于同一数组中的问题。在实际使用中，需要保持输入数据类型的一致性，以避免数据类型转换造成的问题。