Numpy的数据类型

Numpy在处理图片的时候，dtype属性影响了图片的读取，计算，保存，显示。同时也影响着与其他三方库（如opencv）交互的时候的运算，下面列出Numpy主要的数据类型。

Numpy常用数据类型表

数据名称	说明
bool	布尔类型，true，false
int_	默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc	与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
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）
int8	字节（-128 to 127）
int16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_ complex128	类型的简写，即 128 位复数
complex64	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。同时在上表突出了在图像处理时，常用的几种数据类型。无论是opencv还是PIL的Image库读取的一般图像的数据类型都是uint8。

数据类型的查看和指定

查看数据类型

# 创建一个数组
>>> arr = np.arange(0, 11, 2).reshape((2, 3))>>> arr
array([[ 0,  2,  4],[ 6,  8, 10]])>>> arr.dtype
dtype('int32')

指定数据类型

# 同样是上面那个数组
>>> arr
array([[ 0,  2,  4],[ 6,  8, 10]])# 错误方法，用dtype直接指定会导致数组大小发生改变，同时该法直接改变原数组
>>> arr.dtype = np.uint8
>>> arr
array([[ 0,  0,  0,  0,  2,  0,  0,  0,  4,  0,  0,  0],[ 6,  0,  0,  0,  8,  0,  0,  0, 10,  0,  0,  0]], dtype=uint8)# 正确方法，用np.astype()指定
>>> arr1 = arr.astype('float64')>>> arr1
array([[ 0.,  2.,  4.],[ 6.,  8., 10.]])>>> arr1.dtype
dtype('float64')>>> arr.dtype
dtype('int32')
# 可以发现原数组并未发生改变，np.astype()返回的是原数组的一个拷贝

几种指定数据的表示

# 下列操作结果是一样的
arr.astype(float)
arr.astepe(np.float64)
arr.astype('float64')

值得注意的数据操作

对于复数域的矩阵或数组

# 随便创建一个复数域的矩阵
>>> arr = np.mat('1+1j 2+0j;1+0.1j 3+1j')
>>> arr
matrix([[1.+1.j , 2.+0.j ],[1.+0.1j, 3.+1.j ]])
>>> arr.dtype
dtype('complex128')# 取其实部
>>> a = arr.real
>>> a
matrix([[1., 2.],[1., 3.]])>>> a.dtype
dtype('float64')
# 该方法返回的也是一个拷贝，并不改变原数组# 取复部
>>> arr.imag
matrix([[1. , 0. ],[0.1, 1. ]])

Numpy的数据类型相关推荐

numpy 修改数据类型
numpy 修改数据类型 import numpy as np a1 = np.arange(5) print(a1) [0 1 2 3 4] print("a1的数据类型:", ...
3.1Python数据处理篇之Numpy系列(一)---ndarray对象的属性与numpy的数据类型
目录目录 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: 2.numpy的数组对象ndarray: 3.np.array(list/tuple)创建数组: (二)ndarray对象的属性 1.五个常用 ...
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 ...
NumPy之:数据类型对象dtype
文章目录简介 dtype的定义可转换为dtype的对象 dtype对象 None 数组标量类型通用类型内置Python类型带有.dtype属性的对象一个字符的string对象数组类型的S ...
Numpy中使用astype函数转换numpy数组数据类型
Numpy中使用astype函数转换numpy数组数据类型目录 Numpy中使用astype函数转换numpy数组数据类型 numpy是什么?numpy和list有哪些区别? Numpy中使用ast ...
python -- numpy 基本数据类型,算术运算,组合,分割函数
0 NumPy数组 NumPy数组:NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray.其由两部分组成: 实际的数据描述这些数据的元数据 NumPy数组属性: ndim(纬数,x,y 2),sha ...
NumPy之:数据类型
文章目录简介数组中的数据类型类型转换查看类型数据溢出简介我们知道Python中有4种数字类型,分别是int,float,bool和complex.作为科学计算的NumPy,其数据类型更加 ...
python numpy数据类型_Python中numpy的数据类型,python,dtype
type,dtype,astype的区别 type():返回数据结构的类型(list,dict等).如type([1,2,3,4])返回list.list中可以包含不同数据类型的元素. dtype() ...
python3中的int类型占64位_在windows 10 64位计算机中，默认情况下，numpy数组数据类型将以int32形式出现...
最初的海报Prana问了一个非常好的问题."为什么在64位计算机上,整数默认设置为32位?"在据我所知,简短的回答是:"因为它的设计是错误的". 显然,64位 ...

Numpy的数据类型

Numpy的数据类型

Numpy常用数据类型表

数据类型的查看和指定

值得注意的数据操作

Numpy的数据类型相关推荐

最新文章

热门文章