NumPy中的数据类型
NumPy中的数据类型与Python中的有所不同，是相对独立存在的，并且比 Python 内置的数据类型更加丰富。
比如，Python内置的浮点型只有“float”一种，而在NumPy中，浮点型有：float16、float32、float64、float128。Python内置的整型只有“int”一种，而在NumPy中，整型有：int8、int16、int32、int64等等...
这也就意味着使用Numpy进行数学操作会更加精细化。
下表显示了NumPy中所有的数据类型：
| 序号 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | bool_ | 布尔型数据类型（True 或者 False） |
| 2 | int_ | 默认整数类型，类似于 C 语言中的 long，取值为 int32 或 int64 |
| 3 | intc | 和 C 语言的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 |
| 4 | intp | 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，通常为 int32 或 int64） |
| 5 | int8 | 代表与1字节相同的8位整数。值的范围是-128到127。 |
| 6 | int16 | 代表 2 字节（16位）的整数。范围是-32768至32767。 |
| 7 | int32 | 代表 4 字节（32位）整数。范围是-2147483648至2147483647。 |
| 8 | int64 | 表示 8 字节（64位）整数。范围是-9223372036854775808至9223372036854775807。 |
| 9 | uint8 | 代表1字节（8位）无符号整数。 |
| 10 | uint16 | 2 字节（16位）无符号整数。 |
| 11 | uint32 | 4 字节（32位）的无符号整数。 |
| 12 | uint64 | 8 字节（64位）的无符号整数。 |
| 13 | float_ | float64 类型的简写。 |
| 14 | float16 | 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10个尾数位。 |
| 15 | float32 | 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23个尾数位。 |
| 16 | float64 | 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52个尾数位。 |
| 17 | complex_ | 复数类型，与 complex128 类型相同。 |
| 18 | complex64 | 表示实部和虚部共享 32 位的复数。 |
| 19 | complex128 | 表示实部和虚部共享 64 位的复数。 |
| 20 | str_ | 表示字符串类型 |
| 21 | string_ | 表示字节串类型 |
NumPy中的数据类型对象（dtype）是什么？
那么NumPy中的数据类型对象是什么？它有什么作用呢？
NumPy的数据类型对象（Data Type Objects，简称dtype）是NumPy中一个非常重要的概念，它主要用于表示数组中元素的数据类型和存储方式，是NumPy数组的基础。
具体来看，NumPy的数据类型对象可分为三类：标量类型、复合类型和自定义类型。
标量类型
标量类型指的是单个元素的数据类型，上表中的数据类型便是NumPy中所有的标量类型。
而常用的标量类型有：bool、int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64、float16、float32、float64、float128、complex64、complex128、complex256、string 和unicode 。
其中，bool类型存储布尔值，int类型存储整数，uint类型存储无符号整数，float和complex类型存储浮点数和复数，string_ 和unicode_类型存储字符串。
复合类型
复合类型指的是可以由多个元素组成的数据类型，例如结构体或元组。
在NumPy中，可以使用复合类型来存储结构化数据，其中每个元素可以有不同的数据类型。复合类型的定义可以使用NumPy中的dtype对象来实现，定义时需要指定每个元素的名称和数据类型。
例如，我们可以定义一个包含姓名、年龄和身高的结构体，其数据类型为：t = dtype({'names':['name', 'age', 'height'], 'formats':['S32', 'i4', 'f4']})
其中names参数指定了每个元素的名称，formats参数指定了每个元素的数据类型。
自定义类型
在NumPy中，还可以通过继承dtype类来创建自定义数据类型。通过自定义数据类型，我们可以实现更复杂的数据结构和算法，从而满足更加复杂的数据分析需求。
在创建自定义类型时，需要指定以下参数：名称、数据类型、字节顺序、对齐方式、字段偏移量、字段形状和描述符等信息。其中，名称和数据类型是必须的参数，其他参数是可选的。
例如，我们可以定义一个自定义类型来存储一个三维向量，其数据类型为：
t = dtype([('x', 'f4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f4')])
其中每个元素的名称和数据类型分别为x、y、z和f4。
NumPy中的数据类型对象（dtype）有什么作用？
上文我们已经了解到，dtype主要用于表示数组中元素的数据类型以及存储方式，就和Python当中的数据类型没什么两样。
但除此之外，dtype还有以下作用：
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定义数据类型：dtype对象用于定义数据类型，例如int、float、complex等，同时还可以指定数据的字节顺序（little-endian或big-endian）和位数等信息，从而精确地描述数据类型。
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确保数据安全：NumPy中的数据类型对象还可以通过指定数据类型的范围来限制数据的取值范围，从而确保数据的安全性。
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内存管理：NumPy的数据类型对象还可以确定数组元素在内存中的存储方式，包括存储的字节数、对齐方式等信息。这对于内存管理和数组操作非常重要，可以提高程序的效率。
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数据转换：NumPy的数据类型对象还可以用于将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如将整数数组转换为浮点数数组等。
总而言之，NumPy的数据类型对象能够确保NumPy数组的精确性、安全性和高效性。同时，NumPy提供的丰富的数据类型对象，能够满足各种数据处理需求，所以数据类型对象是NumPy的核心之一。
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