NumPy之:数据类型

简介

我们知道Python中有4种数字类型，分别是int，float，bool和complex。作为科学计算的NumPy，其数据类型更加的丰富。

今天给大家详细讲解一下NumPy中的数据类型。

数组中的数据类型

NumPy是用C语言来实现的，我们可以对标一下NumPy中数组中的数据类型跟C语言中的数据类型：

Numpy 中的类型	C 中的类型	说明
np.bool_	bool	Boolean (True or False) stored as a byte
np.byte	signed char	Platform-defined
np.ubyte	unsigned char	Platform-defined
np.short	short	Platform-defined
np.ushort	unsigned short	Platform-defined
np.intc	int	Platform-defined
np.uintc	unsigned int	Platform-defined
np.int_	long	Platform-defined
np.uint	unsigned long	Platform-defined
np.longlong	long long	Platform-defined
np.ulonglong	unsigned long long	Platform-defined
np.half / np.float16		Half precision float: sign bit, 5 bits exponent, 10 bits mantissa
np.single	float	Platform-defined single precision float: typically sign bit, 8 bits exponent, 23 bits mantissa
np.double	double	Platform-defined double precision float: typically sign bit, 11 bits exponent, 52 bits mantissa.
np.longdouble	long double	Platform-defined extended-precision float
np.csingle	float complex	Complex number, represented by two single-precision floats (real and imaginary components)
np.cdouble	double complex	Complex number, represented by two double-precision floats (real and imaginary components).
np.clongdouble	long double complex	Complex number, represented by two extended-precision floats (real and imaginary components).

我们在Ipython环境中随机查看一下上面的类型到底是什么：

代码语言：javascript复制

import numpy as np

In [26]: np.byte
Out[26]: numpy.int8

In [27]: np.bool_
Out[27]: numpy.bool_

In [28]: np.ubyte
Out[28]: numpy.uint8

In [29]: np.short
Out[29]: numpy.int16

In [30]: np.ushort
Out[30]: numpy.uint16

所以上面的数据类型，其底层还是固定长度的数据类型，我们看下到底有哪些：

Numpy 类型	C 类型	说明
np.int8	int8_t	Byte (-128 to 127)
np.int16	int16_t	Integer (-32768 to 32767)
np.int32	int32_t	Integer (-2147483648 to 2147483647)
np.int64	int64_t	Integer (-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
np.uint8	uint8_t	Unsigned integer (0 to 255)
np.uint16	uint16_t	Unsigned integer (0 to 65535)
np.uint32	uint32_t	Unsigned integer (0 to 4294967295)
np.uint64	uint64_t	Unsigned integer (0 to 18446744073709551615)
np.intp	intptr_t	Integer used for indexing, typically the same as ssize_t
np.uintp	uintptr_t	Integer large enough to hold a pointer
np.float32	float
np.float64 / np.float_	double	Note that this matches the precision of the builtin python float.
np.complex64	float complex	Complex number, represented by two 32-bit floats (real and imaginary components)
np.complex128 / np.complex_	double complex	Note that this matches the precision of the builtin python complex.

所有这些类型都是 dtype 对象的实例。常用的有5种基本类型，分别是bool，int，uint，float和complex。

类型后面带的数字表示的是该类型所占的字节数。

上面表格中有一些 Platform-defined的数据类型，这些类型是跟平台相关的，在使用的时候要特别注意。

这些dtype类型可以在创建数组的时候手动指定：

代码语言：javascript复制

>>> import numpy as np
>>> x = np.float32(1.0)
>>> x
1.0
>>> y = np.int_([1,2,4])
>>> y
array([1, 2, 4])
>>> z = np.arange(3, dtype=np.uint8)
>>> z
array([0, 1, 2], dtype=uint8)

由于历史原因，为了向下兼容，我们也可以在创建数组的时候指定字符格式的dtype。

代码语言：javascript复制

>>> np.array([1, 2, 3], dtype='f')
array([ 1.,  2.,  3.], dtype=float32)

上面的 f 表示的是float类型。

类型转换

如果想要转换一个现有的数组类型，可以使用数组自带的astype方法，也可以调用np的强制转换方法：

代码语言：javascript复制

In [33]: z = np.arange(3, dtype=np.uint8)

In [34]: z
Out[34]: array([0, 1, 2], dtype=uint8)

In [35]: z.astype(float)
Out[35]: array([0., 1., 2.])

In [36]: np.int8(z)
Out[36]: array([0, 1, 2], dtype=int8)

注意，上面我们使用了 float ， Python将会把float 自动替换成为 np.float_，同样的简化格式还有 int np.int_, bool np.bool_, complex np.complex_. 其他的数据类型不能使用简化版本。

查看类型

查看一个数组的数据类型可以使用自带的dtype属性：

代码语言：javascript复制

In [37]: z.dtype
Out[37]: dtype('uint8')

dtype作为一个对象，本身也可以进行一些类型判断操作：

代码语言：javascript复制

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

>>> np.issubdtype(d, np.integer)
True

>>> np.issubdtype(d, np.floating)
False

数据溢出

一般来说，如果超出了数据的范围是会报异常的。比如我们有一个非常长的int值：

代码语言：javascript复制

In [38]: a= 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

In [39]: a
Out[39]: 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

In [40]: np.int(1000000000000000000000000000000000000000000000000000000)
Out[40]: 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000

In [41]: np.int32(1000000000000000000000000000000000000000000000000000000)
---------------------------------------------------------------------------
OverflowError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-71feb4433730> in <module>()
----> 1 np.int32(1000000000000000000000000000000000000000000000000000000)

上面的数字太长了，超出了int32的范围，就会抛出异常。

但是NumPy的有些操作，如果超出范围之后，并不会报异常，而是正常范围，这时候我们就需要注意了：

代码语言：javascript复制

In [43]: np.power(100, 8, dtype=np.int32)
Out[43]: 1874919424

In [44]: np.power(100, 8, dtype=np.int64)
Out[44]: 10000000000000000

NumPy提供了两个方法来测量int和float的范围，numpy.iinfo 和 numpy.finfo ：

代码语言：javascript复制

In [45]:  np.iinfo(int)
Out[45]: iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

In [46]: np.iinfo(np.int32)
Out[46]: iinfo(min=-2147483648, max=2147483647, dtype=int32)

In [47]: np.iinfo(np.int64)
Out[47]: iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

如果64位的int还是太小的话，可以使用np.float64，float64可以使用科学计数法，所以能够得到更大范围的结果，但是其精度可能会缩小。

代码语言：javascript复制

In [48]: np.power(100, 100, dtype=np.int64)
Out[48]: 0

In [49]: np.power(100, 100, dtype=np.float64)
Out[49]: 1e 200

numpy 编程算法

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