数据类型

2020年11月10日 476点热度 0人点赞 0条评论

数组类型之间的转换

NumPy支持比Python更多种类的数字类型。本节显示了哪些可用,以及如何修改数组的数据类型。

支持的原始类型与 C 中的原始类型紧密相关:

Numpy 的类型 C 的类型 描述
np.bool bool 存储为字节的布尔值(True或False)
np.byte signed char 平台定义
np.ubyte unsigned char 平台定义
np.short short 平台定义
np.ushort unsigned short 平台定义
np.intc int 平台定义
np.uintc unsigned int 平台定义
np.int_ long 平台定义
np.uint unsigned long 平台定义
np.longlong long long 平台定义
np.ulonglong unsigned long long 平台定义
np.half / np.float16 半精度浮点数:符号位,5位指数,10位尾数
np.single float 平台定义的单精度浮点数:通常为符号位,8位指数,23位尾数
np.double double 平台定义的双精度浮点数:通常为符号位,11位指数,52位尾数。
np.longdouble long double 平台定义的扩展精度浮点数
np.csingle float complex 复数,由两个单精度浮点数(实部和虚部)表示
np.cdouble double complex 复数,由两个双精度浮点数(实部和虚部)表示。
np.clongdouble long double complex 复数,由两个扩展精度浮点数(实部和虚部)表示。

由于其中许多都具有依赖于平台的定义,因此提供了一组固定大小的别名:

Numpy 的类型 C 的类型 描述
np.int8 int8_t 字节(-128到127)
np.int16 int16_t 整数(-32768至32767)
np.int32 int32_t 整数(-2147483648至2147483647)
np.int64 int64_t 整数(-9223372036854775808至9223372036854775807)
np.uint8 uint8_t 无符号整数(0到255)
np.uint16 uint16_t 无符号整数(0到65535)
np.uint32 uint32_t 无符号整数(0到4294967295)
np.uint64 uint64_t 无符号整数(0到18446744073709551615)
np.intp intptr_t 用于索引的整数,通常与索引相同 ssize_t
np.uintp uintptr_t 整数大到足以容纳指针
np.float32 float
np.float64 / np.float_ double 请注意,这与内置python float的精度相匹配。
np.complex64 float complex 复数,由两个32位浮点数(实数和虚数组件)表示
np.complex128 / np.complex_ double complex 请注意,这与内置python 复合体的精度相匹配。

NumPy数值类型是dtype(数据类型)对象的实例,每个对象都具有独特的特征。使用后导入NumPy

>>> import numpy as np

在dtypes可作为np.bool_np.float32等等。

上表中未列出的高级类型将在结构化数组中进行探讨。

有5种基本数字类型表示布尔值(bool),整数(int),无符号整数(uint)浮点(浮点数)和复数。名称中带有数字的那些表示该类型的位大小(即,在内存中表示单个值需要多少位)。某些类型(例如 intintp)具有不同的位,取决于平台(例如,32位与64位计算机)。在与寻址原始内存的低级代码(例如C或Fortran)连接时,应考虑这一点。

数据类型可以用作将python数转换为数组标量的函数(请参阅数组标量部分以获得解释),将python数字序列转换为该类型的数组,或作为许多numpy函数或方法接受的dtype关键字的参数。一些例子:

>>> 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)

数组类型也可以通过字符代码引用,主要是为了保持与较旧的包(如Numeric)的向后兼容性。有些文档可能仍然引用这些,例如:

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

我们建议使用dtype对象。

要转换数组的类型,请使用 .astype() 方法(首选)或类型本身作为函数。例如:

>>> z.astype(float)                 
array([  0.,  1.,  2.])
>>> np.int8(z)
array([0, 1, 2], dtype=int8)

注意,在上面,我们使用 Python 的 float对象作为dtype。NumPy的人都知道int是指np.int_bool意味着np.bool_,这floatnp.float_complexnp.complex_。其他数据类型没有Python等价物。

要确定数组的类型,请查看dtype属性:

>>> z.dtype
dtype('uint8')

dtype对象还包含有关类型的信息,例如其位宽和字节顺序。数据类型也可以间接用于查询类型的属性,例如它是否为整数:

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

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

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

数组标量

NumPy通常将数组元素作为数组标量返回(带有关联dtype的标量)。数组标量与Python标量不同,但在大多数情况下它们可以互换使用(主要的例外是早于v2.x的Python版本,其中整数数组标量不能作为列表和元组的索引)。有一些例外,例如当代码需要标量的非常特定的属性或者它特定地检查值是否是Python标量时。通常,存在的问题很容易被显式转换数组标量到Python标量,采用相应的Python类型的功能(例如,固定的intfloatcomplexstrunicode)。

使用数组标量的主要优点是它们保留了数组类型(Python可能没有匹配的标量类型,例如int16)。因此,使用数组标量可确保数组和标量之间的相同行为,无论值是否在数组内。NumPy标量也有许多与数组相同的方法。

溢出错误

当值需要比数据类型中的可用内存更多的内存时,NumPy数值类型的固定大小可能会导致溢出错误。例如,numpy.power对于64位整数正确计算 100 * 10 * 8,但对于32位整数给出1874919424(不正确)。

>>> np.power(100, 8, dtype=np.int64)
10000000000000000
>>> np.power(100, 8, dtype=np.int32)
1874919424

NumPy和Python整数类型的行为在整数溢出方面存在显着差异,并且可能会使用户期望NumPy整数的行为类似于Python int。与 NumPy 不同,Python 的大小int 是灵活的。这意味着Python整数可以扩展以容纳任何整数并且不会溢出。

NumPy分别提供numpy.iinfonumpy.finfo验证NumPy整数和浮点值的最小值或最大值:

>>> np.iinfo(np.int) # Bounds of the default integer on this system.
iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)
>>> np.iinfo(np.int32) # Bounds of a 32-bit integer
iinfo(min=-2147483648, max=2147483647, dtype=int32)
>>> np.iinfo(np.int64) # Bounds of a 64-bit integer
iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

如果64位整数仍然太小,则结果可能会转换为浮点数。浮点数提供了更大但不精确的可能值范围。

>>> np.power(100, 100, dtype=np.int64) # Incorrect even with 64-bit int
0
>>> np.power(100, 100, dtype=np.float64)
1e+200

扩展精度

Python 的浮点数通常是64位浮点数,几乎等同于 np.float64 。在某些不寻常的情况下,使用更精确的浮点数可能会很有用。这在numpy中是否可行取决于硬件和开发环境:具体地说,x86机器提供80位精度的硬件浮点,虽然大多数C编译器提供这一点作为它们的 long double 类型,MSVC(Windows构建的标准)使 long double 等同于 double (64位)。NumPy使编译器的 long double 作为 np.longdouble 可用(而 np.clongdouble 用于复数)。您可以使用 np.finfo(np.longdouble) 找出 numpy提供了什么。

NumPy不提供比C的 long double 更高精度的dtype;特别是128位IEEE四精度数据类型(FORTRAN的 REAL*16 )不可用。

为了有效地进行内存的校准,np.longdouble通常以零位进行填充,即96或者128位, 哪个更有效率取决于硬件和开发环境;通常在32位系统上它们被填充到96位,而在64位系统上它们通常被填充到128位。np.longdouble被填充到系统默认值;为需要特定填充的用户提供了np.float96np.float128。尽管它们的名称是这样叫的, 但是np.float96np.float128只提供与np.longdouble一样的精度, 即大多数x86机器上的80位和标准Windows版本中的64位。

请注意,即使np.longdouble提供比python float更多的精度,也很容易失去额外的精度,因为python通常强制值通过float传递值。例如,%格式操作符要求将其参数转换为标准python类型,因此即使请求了许多小数位,也不可能保留扩展精度。使用值1 + np.finfo(np.longdouble).eps测试你的代码非常有用。

ikeguang

待我代码写成,便娶你为妻!