NumPy中的24种不同类型的标量详解
更新时间：2026年05月25日 08:52:50 作者：峡谷的小鱼
本段描述了NumPy中的多种标量类型及其用途,包括布尔、整数、浮点数等复浮点数等Python对象类型等灵活的数据类型,并强调这些类型为数组标量提供了与nd ndarray API兼容的API
在NumPy中，提供了多种新的基本Python类型来描述不同类型的标量。
numpy.generic 是所有 numpy 标量类型的基类，是为了使得数组标量可以和ndarray数组对象保持相同的 API。
一、内置标量类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。
下表列举了常用 NumPy 基本类型。
1. NumPy的默认数据类型是float_
Numpy的默认数据类型是float_
2. 布尔（Booleans）
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| bool_ bool8 | 布尔型数据类型（True 或者 False），兼容Python bool | ‘?’ |
3. 整数（Integers）
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| byte | 兼容C char | ‘b’ |
| short | 兼容C 短 | ’h’ |
| longlong | 兼容C 长 | ‘q’ |
| intc | 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64，兼容C int | ‘i’ |
| int_ | 兼容Python int | ‘l’ |
| intp | 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） | ‘p’ |
| int8 | 字节 8位 | |
| int16 | 整数 16位 | |
| int32 | 整数 32位 | |
| int64 | 整数 64位 |
4. 无符号整数（Unsigned integers）
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| ubyte | 兼容C 无符号字符 | ‘B’ |
| ushort | 兼容C 无符号短 | ’H’ |
| ulonglong | 兼容C 无符号长 | ‘Q’ |
| uintc | 与 C 的 无符号 int 类型一样，兼容C unsigned int | ‘I’ |
| uint_ | 兼容Python int | ‘L’ |
| uintp | 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） | ‘P’ |
| uint8 | 无符号整数 8位 | |
| uint16 | 无符号整数 16位 | |
| uint32 | 无符号整数 32位 | |
| uint64 | 无符号整数 64位 |
5. 浮点数字（Floating-point numbers）
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| half | ‘e’ | |
| single | 兼容： C浮点数 | ’f’ |
| double | 兼容：C双精度浮点数 | |
| float_ | 64位，兼容：Python float | ‘d’ |
| longfloat | 兼容：C长浮点数 | ‘g’ |
| float16 | 16位 | |
| float32 | 32位 | |
| float64 | 64位 | |
| float96 | 96位 | |
| float128 | 128位 |
6. 复浮点数（Complex floating-point numbers）
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| csingle | ‘F’ | |
| complex_ | 兼容：Python复数 | 'D" |
| clongfloat | ‘G’ | |
| complex64 | 两个32位浮点数 | |
| complex128 | 两个64位浮点数 | |
| complex192 | 两个96位浮点数 | |
| complex256 | 两个128位浮点数 |
7. Python对象
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| object_ | Python对象 | ‘O’ |
注意：
实际存储在对象数组中的数据（ 即 具有dtype的数组object_）是对Python对象的引用，而不是对象本身。因此，对象数组的行为更像普通的Python lists，因为它们的内容不必是相同的Python类型。
对象类型也是特殊的，因为包含object_项的数组 不会object_在项访问时返回对象，而是返回数组项引用的实际对象。
8.灵活的数据类型
| 类型 | 备注 | 字符代码 |
|---|---|---|
| bytes | 兼容：Python字节 | ‘S’ |
| unicode | 兼容：Python Unicode/str | ‘U’ |
| void | ‘V’ |
这些数据类型没有预定义的大小，在描述数据时可以设定不同的长度。
二、属性方法
数组标量类型的属性和方法对应于数组的属性，实现API的兼容。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
在 Python 中当我们需要访问字典中的元素的时候，我们需要使用类似 a['example'] 的形式来进行使用，这个时候就可以使用 easydict 这个模块了，今天通过本文给大家讲解python第三方库easydict的使用，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧2022-11-11
Python处理字节串:struct.pack和struct.unpack使用
这篇文章主要介绍了Python处理字节串:struct.pack和struct.unpack使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2024-01-01
这篇文章主要介绍了简洁的十分钟Python入门教程,Python语言本身的简洁也使得网络上各种Python快门入门教程有着很高的人气,本文是国内此类其中的一篇,需要的朋友可以参考下2015-04-04
Python库coala代码分析和自动化检查改进工具使用探索
Python的coala工具是一个强大的代码分析和自动化改进工具,它可以帮助开发人员自动化地检查代码并提供改进建议,本文将详细介绍coala的功能和用法,并提供丰富的示例代码来帮助大家深入了解它2024-01-01
这篇文章主要介绍了python的变量和数据类型,实例分析了Python中返回一个返回值与多个返回值的方法,需要的朋友可以参考下2021-10-10
这篇文章主要为大家详细介绍了python使用turtle库与random库绘制雪花，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-06-06
大家好，本篇文章主要讲的是python简单批量梯度下降代码，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下，方便下次浏览2022-01-01
这篇文章主要为大家详细介绍了python单例模式实例的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-08-08
这篇文章主要介绍了python文件写入write（）的操作，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-05-05
这篇文章主要介绍了在 Python 中使用变量创建文件名，格式化的字符串文字使我们能够通过在字符串前面加上 f 来在字符串中包含表达式和变量，本文给大家详细讲解,需要的朋友可以参考下2023-03-03
最新评论