Numpy (基本数据类型)
NumPy 基本数据类型
NumPy 基本数据类型:
1、数值型 dtype 的命名方式为：一个类型名称（eg：int、float等），后接一个表示各个元素位长的数字。
(1) 比如 Python 的 float 数据类型（双精度浮点值），需要占用8个字节（64位），因此在 NumPy 中记为 float64。
2、每个数据类型都有一个类型代码，即简写方式。
3、如果需要更改一个已经存在的数组的数据类型，可以通过 astype 方法进行修改从而得到一个新数组。
| 数据类型 | 类型简写 | 说明 |
|---|---|---|
| int_ | 默认整型 | |
| intc | 等价于long的整型 | |
| int8 | i1 | 字节整型，1个字节，范围：[-128,127] |
| int16 | i2 | 整型，2个字节，范围：[-32768,32767] |
| int32 | i4 | 整型，4个字节，范围：[-2^31,2^31-1] |
| int64 | i8 | 整型，8个字节，范围：[-2^63,2^63-1] |
| unit8 | u1 | 无符号整型，1个字节，范围：[0, 255] |
| unit16 | u2 | 无符号整型，2个字节，范围：[0, 65535] |
| unit32 | u4 | 无符号整型，4个字节，范围：[0, 2^32-1] |
| unit64 | u8 | 无符号整型，8个字节，范围：[0, 2^64-1] |
| bool_ | 以一个字节形式存储的布尔值（True 或者 False） | |
| float_ | float64简写形式 | |
| float16 | F2 | 半精度浮点型（2字节）：1符号位+5位指数+10位的小数部分 |
| float32 | F4或者f | 单精度浮点型（4字节）：1符号位+8位指数+23位的小数部分 |
| float64 | F8或者d | 双精度浮点型（8字节）：1符号位+11位指数+52位小数部分 |
| complex_ | c16 | complex128的简写形式 |
| complex64 | c8 | 复数，由两个32位的浮点数来表示 |
| complex128 | c16 | 复数，由两个64位的浮点数来表示 |
| object | O | Python对象类型 |
| String_ | S | 固定长度的字符串类型（每个字符1个字节），比如：要创建一个长度为8的字符串，应该使用S8 |
| Unicode_ | U | 固定长度的unicode类型的字符串（每个字符串占用字节数由平台决定），长度定义类似String_类型 |
4、实例：
大端小端：
一种是将低序字节存储在起始地址，这称为小端（little-endian）字节序；
另一种方法是将高序字节存储在起始地址（低地址），这称为大端（big-endian）字节序。