一、數(shù)據(jù)類型對象

numpy.dtype 類的實例用來描述數(shù)組項的組成形式。包括內(nèi)存塊字節(jié)數(shù)、數(shù)據(jù)類型等等。

• 在 NumPy 中描述標(biāo)量數(shù)據(jù)的類型，有整數(shù)、浮點數(shù)等不同精度的幾個內(nèi)置標(biāo)量類型。這些標(biāo)量類型不是 dtype 類的實例，但是在需要使用 dtype 對象的地方，也可以使用這些標(biāo)量。
• 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型則是通過創(chuàng)建字段（包含其它數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)類型）類形成。每個字段都有一個名稱，可以用來訪問該字段。

數(shù)據(jù)類型對象描述了以下幾個方面：

• 數(shù)據(jù)的類型（整型、浮點型、Python對象等）；
• 數(shù)據(jù)的大?。ǘ嗌賯€字節(jié)）；
• 數(shù)據(jù)的順序（little-endian or big-endian）；
• 如果數(shù)據(jù)類型是子數(shù)組，它的形狀和數(shù)據(jù)類型是什么；
• 如果數(shù)據(jù)類型對象是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，則是其它數(shù)據(jù)類型的集合；集合的每個元素包括（字段名稱、字段數(shù)據(jù)類型，每個字段占用內(nèi)存塊的哪個部分）；

二、numpy.dtype 類

1.numpy.dtype(dtype, align=False, copy=False)類

用于創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)類型對象。NumPy 數(shù)組的元素是由dtype描述的。

數(shù)據(jù)類型對象可以由基本數(shù)字類型的不同組合構(gòu)成。

2. 類的參數(shù)

1. dtype： 要轉(zhuǎn)換為的數(shù)據(jù)類型對象；
2. align：bool, optional，如果為 true，填充字段使其類似 C 的結(jié)構(gòu)體；
3. copy：bool，optional，復(fù)制 dtype 對象 ，如果為 false，則是對內(nèi)置數(shù)據(jù)類型對象的引用；

3. 類的屬性

1. alignment：根據(jù)編譯器此數(shù)據(jù)類型所需的對齊（字節(jié)）；
2. base：返回基本元素的數(shù)據(jù)類型；
3. byteorder：指定此數(shù)據(jù)類型對象字節(jié)順序的字符，<小端，>大端，|不適；
4. char：21種不同內(nèi)置類型中的每一種的唯一字符代碼；
5. descr：PEP3118接口描述了數(shù)據(jù)類型；
6. fields：此數(shù)據(jù)類型定義命名字段字典；
7. itemsize：此數(shù)據(jù)類型對象的元素大??；
8. kind：此數(shù)據(jù)類型的字符代碼；
9. name：數(shù)據(jù)類型名稱；
10. name：字段名稱組成的元組；
11. str：此數(shù)據(jù)類型對象的數(shù)組協(xié)議類型字符串;

三、dtype數(shù)據(jù)類型對象構(gòu)造

每當(dāng)在 NumPy 函數(shù)或方法中需要數(shù)據(jù)類型時，需要提供 dtype 對象或可以轉(zhuǎn)換為 dtype 的對象。

數(shù)據(jù)類型對象的轉(zhuǎn)換由dtype構(gòu)造函數(shù)完成，可以轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類型對象的內(nèi)容有：

1. dtype 對象

按原樣使用.

2. None

使用默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型 float_.

3. Array-scalar 類型：

24鐘內(nèi)置數(shù)組標(biāo)量類型對象，都轉(zhuǎn)換為關(guān)聯(lián)的 dtype 對象；

示例：

# 包含 32 位 big-endia 整數(shù)的簡單的數(shù)據(jù)類型。
>>>dt = np.dtype(np.int32)
>dtype('int32')

>>>dt = np.dtype(np.complex128)
>dtype('complex128')

4. 泛型類型

泛型分層類型對象根據(jù)關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的類型對象：

5. 內(nèi)置Python類型

Python內(nèi)置類型在用于生成dtype對象時，等效于對應(yīng)的數(shù)組標(biāo)量類型：

示例：

# 內(nèi)置數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。
>>>dt = np.dtype(float)
>dtype('float64')

>>>dt = np.dtype(int)
>dtype('int32')

6. 帶有.dtype的類型

具有 dtype 屬性的任何類型對象：將直接訪問和使用該屬性。

該屬性必須返回可轉(zhuǎn)換為dtype對象的內(nèi)容。

7.單字符串（One-character strings）

每個內(nèi)置數(shù)據(jù)類型都有一個字符代碼，用于唯一的標(biāo)識，參考《NumPy中的24種不同類型的標(biāo)量》。

示例：

# 使用字符代碼定義數(shù)據(jù)類型對象。
>>>dt = np.dtype('?')
>dtype('bool')
>
>>>dt = np.dtype('>H')
>dtype('>u2')

8. Array-protocol類型字符串

格式說明：第一個字符用于指定數(shù)據(jù)的類型，后面的字符用于指定每個項目的字節(jié)數(shù)，如果第一個字符指定的是Unicode，則后面的字符標(biāo)識字符數(shù)。

字符代碼與指代的類型：

示例：

>>>dt = np.dtype('i4')
>dtype('int32')
>
>>>dt = np.dtype('c16')
>dtype('complex128')

>>>dt = np.dtype('a25')
>dtype('S25')

9. 帶有逗號分隔字段的字符串

用于指定格式化數(shù)據(jù)類型的簡寫表示法，生成的數(shù)據(jù)類型的字段命名為 ‘f0’、‘f1’、···、‘fN’ 。 

示例：

# 如果字段的形狀需要多個維度，則需要寫在數(shù)據(jù)類型前并在形狀上加括號。
>>>dt = np.dtype("a3, 3u8, (2,4)U10")
>dtype([('f0', 'S3'), ('f1', '<u8', (3,)), ('f2', '<U10', (2, 4))])

10. 類型字符串

可以使用 numpy.sctypeDict.keys() 中包含的任何字符串來生成數(shù)據(jù)類型對象。

示例：

>>>dt = np.dtype("uint32")
>dtype('uint')

11. 使用(flexible_dtype, itemsize)格式設(shè)定靈活數(shù)據(jù)類型

(flexible_dtype, itemsize)

• flexible_dtype：靈活數(shù)據(jù)類型對象；
• itemsize：所需項大小的整數(shù)

示例：

>>>dt = np.dtype("uint32")
>dtype('V10')

>>>dt = np.dtype(('U', 10))
>dtype('<U10')

12. 使用(fixed_dtype, shape)格式為固定大小的數(shù)據(jù)類型設(shè)定形狀

(fixed_dtype, shape)

• fixed_dtype：固定大小的數(shù)據(jù)類型；
• shape：為整數(shù)，表示對應(yīng)大小的一維數(shù)組；為元組，表示對應(yīng)形狀的子數(shù)組；

示例：

>>>dt = np.dtype(('i8', 3))
>dtype(('<i8', (3,)))

>>>dt = np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2,3)))
>dtype(([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')], (2, 3)))

13. 使用[(field_name, field_dtype, field_shape), ...]格式

[(field_name, field_dtype, field_shape), ...]

• field_name：字段名稱；
• field_dtype：數(shù)據(jù)類型；
• field_shape：數(shù)組形狀；

示例：

>>>dt = np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
>dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])

14. 使用{'names': ..., 'formats': ..., 'offsets': ..., 'titles': ..., 'itemsize': ...}格式

{'names': ..., 'formats': ..., 'offsets': ..., 'titles': ..., 'itemsize': ...}

• names：必選，字段名稱列表；
• formats：必選，數(shù)據(jù)類型列表，必須與字段名稱列表等長；
• offsets：可選，每個字段的字節(jié)偏移量的列表
• titles：可選，標(biāo)題列表；
• itemsize：可選，設(shè)置dtype的總大?。?/li>

示例：

>>>dt = np.dtype({'names': ['r','b'], 'formats': ['u1', 'u1'],
                'offsets': [0, 2],
               'titles': ['Red pixel', 'Blue pixel']})
>dtype({'names':['r','b'], 'formats':['u1','u1'], 'offsets':[0,2], 'titles':['Red pixel','Blue pixel'], 'itemsize':3})

15. 使用{'field1': ..., 'field2': ..., ...}格式

{'field1': ..., 'field2': ..., ...}

示例：

>>>dt = np.dtype({'col1': ('U10', 0), 'col2': (np.float32, 10),
    'col3': (int, 14)})
>dtype({'names':['col1','col2','col3'], 'formats':['<U10','<f4','<i4'], 'offsets':[0,10,14], 'itemsize':40})

16. 使用(base_dtype, new_dtype)格式

這種方法是將 base_dtype 解釋為結(jié)構(gòu)化的dtype。 

示例：

# 將32位整數(shù)解釋位兩個16位整數(shù)
>>>dt = np.dtype((np.int32,{'real':(np.int16, 0),'imag':(np.int16, 2)}))
>dtype((numpy.int32, [('real', '<i2'), ('imag', '<i2')]))

# 將32位整數(shù)解釋為包含8位整數(shù)的子數(shù)組
>>>dt = np.dtype((np.int32, (np.int8, 4)))
>dtype('int32')

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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