Python NumPy教程之数据类型对象详解

什么是数据类型对象？

在Python NumPy中，数据类型对象（dtype）是指描述了用于存储数组的固定块内存大小，以及如何解释这些内存块中的数据的元数据容器。数据类型可以是标量、数组或自定义复合类型。对于每种数据类型，都有一个称为dtype对象的唯一实例。

NumPy中的数据类型

NumPy支持许多数据类型，其中一部分是Python大量使用的，另一部分是用于数值计算的特定数据类型。常用的数据类型包括：

• 布尔型（bool）
• 整型（int）
• 浮点型（float）
• 复数型（complex）
• 字符串型（string）
• 对象型（object）
• 无任何数值类型（void）

这些数据类型中，除了字符串型和对象型以外，其余的数据类型可以指定类型精度。例如，整型数据类型可以指定精度为8、16、32或64位。

创建自定义数据类型

在NumPy中，用户可以创建自定义的数据类型，这些数据类型是固定块内存大小的描述，对于解释存储在内存块中的数据，还可以包含元数据。自定义数据类型可以是简单的结构体类型，也可以是不同数量和类型的字段的组合。

示例1：创建自定义数据类型

import numpy as np

# 创建自定义数据类型
person_dtype = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('height', 'f4')])

# 使用自定义数据类型创建一个结构体数组
people = np.array([('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.75), ('Charlie', 22, 1.80)], dtype=person_dtype)

print(people)

以上代码中，我们使用np.dtype()函数创建了名为person_dtype的自定义数据类型，并指定了三个字段：name、age和height。字段name的数据类型为字符串，其长度为20；字段age的数据类型为整数，使用1个字节（即8位）存储；字段height的数据类型为浮点数，使用4个字节存储。接着，我们使用np.array()函数创建了一个名为people的结构体数组，其元素由三个字段组成。

示例2：使用自定义数据类型进行计算

import numpy as np

# 创建自定义数据类型
person_dtype = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('height', 'f4')])

# 使用自定义数据类型创建一个结构体数组
people = np.array([('Alice', 25, 1.65), ('Bob', 30, 1.75), ('Charlie', 22, 1.80)], dtype=person_dtype)

# 计算height的平均值
mean_height = np.mean(people['height'])

print('平均身高：', mean_height)

以上代码中，我们先使用np.dtype()函数创建了自定义数据类型person_dtype，并在创建结构体数组people时指定其数据类型为person_dtype。接着，我们使用numpy库中的函数np.mean()计算people数组中所有元素的height字段的平均值。可以看到，我们可以使用自定义数据类型来进行数值计算。

结语

本文简要介绍了NumPy中的数据类型对象，包括常用数据类型的介绍、创建自定义数据类型的方法和使用自定义数据类型进行计算的示例。NumPy数据类型对象的功能非常强大，可以在多种场景下使用，笔者强烈建议大家认真学习这部分内容。