Introducere în tipurile de date NumPy
Un tip de date este un atribut asociat cu datele care definește tipul de valori pe care le pot păstra datele, tipul de operațiuni care pot fi efectuate pe acesta și, cel mai important, cantitatea de spațiu de memorie necesară de aceasta. Unele dintre tipurile de date foarte comune sunt întregi, reale, booleane și char. În acest articol, vom face o încercare de a înțelege diferite tipuri de date acceptate de Numpy. Numpy este un pachet python utilizat pentru calculul științific. Este scris doar în limbajul de programare C. Prin urmare, putem presupune că tipurile de date din Numpy sunt mai mult sau mai puțin o actualizare a tipurilor de date C.
Tipuri de date nulite
Diferitele tipuri de date acceptate de numpy sunt:
| Tipul de date nul | Tipul de date C asociat strâns | Dimensiune stocare | Descriere |
| np.bool_ | bool | 1 octet | poate reține valori booleane, cum ar fi (True sau False) sau (0 sau 1) |
| np.byte | a semnat Char | 1 octet | poate reține valori de la 0 la 255 |
| np.ubyte | nesemnat | 1 octet | poate reține valori de la -128 la 127 |
| np.short | semnat scurt | 2 octeți | poate reține valori de la -32, 768 la 32, 767 |
| np.ushort | nesemnat scurt | 2 octeți | poate reține valori de la 0 la 65.535 |
| np.uintc | nesemnat int | 2 sau 4 octeți | poate reține valori de la 0 la 65.535 sau 0 la 4.294.967.295 |
| np.int_ | lung | 8 octeți | poate reține valori de la -9223372036854775808 la 9223372036854775807 |
| np.uint | nesemnat de mult | 8 octeți | 0 la 18446744073709551615 |
| np.longlong | lung lung | 8 octeți | poate reține valori de la -9223372036854775808 la 9223372036854775807 |
| np.ulonglong | nesemnat mult timp | 8 octeți | 0 la 18446744073709551615 |
| np.half / np.float16 | - | permite precizia cu jumătate de plutire cu Format: bit de semn, exponent de 5 biți, mantisă de 10 biți |
|
| np.single | pluti | 4 octeți | permite precizia unică a plutirii Format: bit de semn, exponent de 8 biți, mantisă de 23 de biți |
| np.double | dubla | 8 octeți | permite precizia dublă a plutirii Format: bit de semn, exponent de 11 biți, mantisă de 52 biți. |
| np.longdouble | lung dublu | 8 octeți | extinderea plutitorului |
| np.csingle | complex de plutire | 8 octeți | poate ține complex cu părți reale și imaginare până la plutitor cu o singură precizie |
| np.cdouble | complex dublu | 16 octeți | poate ține complex cu părți reale și imaginare până la plutitor dublu-precizie |
| np.clongdouble | complex dublu lung | 16 octeți | extinderea plutitorului pentru un număr complex |
| np.int8 | int8_t | 1 octet | poate reține valori de la -128 la 127 |
| np.int16 | int16_t | 2 octeți | poate reține valori de la -32, 768 la 32, 767 |
| np.int32 | int32_t | 4 octeți | poate reține valori de la -2, 147.483.648 la 2.147.483.647 |
| np.int64 | int64_t | 8 octeți | poate reține valori de la -9223372036854775808 la 9223372036854775807 |
| np.uint8 | uint8_t | 1 octet | poate reține valori de la 0 la 255 |
| np.uint16 | uint16_t | 2 octeți | poate reține valori de la 0 la 65.535 |
| np.uint32 | uint32_t | 4 octeți | poate reține valori de la 0 la 4.294.967.295 |
| np.uint64 | uint64_t | 8 octeți | poate reține valori de la 0 la 18446744073709551615 |
| np.intp | intptr_t | 4 octeți | un număr întreg semnat utilizat pentru indexare |
| np.uintp | uintptr_t | 4 octeți | un număr întreg nesemnat utilizat pentru reținerea unui indicator |
| np.float32 | pluti | 4 octeți | precizie unică plutire |
| np.float64 | dubla | 8 octeți | precizie dublu float |
| np.complex64 | complex de plutire | 8 octeți | precizie unică plutire în numere complexe |
| np.complex128 | complex dublu | 16 octeți | precizie dublu plutitor în numere complexe |
Exemple de tipuri de date NumPy
Acum, să înțelegem cum este folosit un anumit tip de date numpy.
Exemplul # 1
Crearea unui obiect de tip de date
dt = np.dtype(np.int8)
ieşire:
Exemplul # 2
Găsirea dimensiunii unui tip de date
dt = np.dtype(np.int8)
name = dt.name
sizeoftype = dt.itemsize
print('name:', name, 'size:', sizeoftype)
ieşire:
Exemplul # 3
Crearea unui obiect de tip de date utilizând simboluri unice pentru fiecare tip de date
Fiecare tip de date din numpy are un cod de caractere asociat care îl identifică în mod unic.
dt = np.dtype('i4')
ieşire:
Exemplul # 4
Utilizarea tipurilor de date pentru a crea un tablou structurat
employee_info = np.dtype((('name', 'S10'), ('age', 'i1'), ('salary', 'f4'), ('rating', 'f4')))
print(employee_info)
ieşire:
a = np.array((('Karthik', 31, 20000, 3.84), ('Rita', 25, 25123.34, 4.41)), dtype = employee_info)
print (a)
ieşire:
Concluzie
Tipurile de date nulite sunt mai mult sau mai puțin asemănătoare cu tipurile de date C. Acestea pot fi clasificate aproximativ într-un bool, byte, int, float, dublu și complex. Este necesar ca programatorii buni să înțeleagă modul în care datele sunt stocate și manipulate. Acest lucru poate fi obținut prin înțelegerea eficientă a tipurilor de date.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru tipurile de date NumPy. Aici vom discuta despre cum este folosit un anumit tip de date numpy împreună cu Exemplele. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Ce este NumPy?
- Matplotlib În Python
- Tipuri de date Python
- Dicționar în Python