NumPy数据类型大全（新手必看）

NumPy 中的数据类型比 Python 中的数据类型更多，如下表所示。为了区别于 Python 数据类型，像 bool、int、float、complex、str 等数据类型名称末尾都加了下画线“_”。

表：NumPy 数据类型

数据类型	描述
bool_	存储 1 字节的布尔值（True 或 False）
int_	默认整数，相当于 C 语言中的 long，通常为 int32
intc	相当于 C 语言中的 int，通常为 int32
intp	用于索引的整数，相当于 C 语言中的 size_t，通常为 int64
int8	字节（-128~127）
int16	16 位整数（-32768~32767）
int32	32 位整数（-2147483648~2147483647）
int64	64 位整数（-9223372036854775808~9223372036854775807）
uint8	8 位无符号整数（0~255）
uint16	16 位无符号整数（0~65535）
uint32	32 位无符号整数（0~4294967295）
uint64	64 位无符号整数（0~18446744073709551615）
float	_float64 的简写
float16	半精度浮点数：1 个符号位，5 位指数，10 位尾数
float32	单精度浮点数：1 个符号位，8 位指数，23 位尾数
float64	双精度浮点数：1 个符号位，11 位指数，52 位尾数
complex	complex128 类型的简写
complex64	复数，由两个 32 位浮点数表示（实部和虚部）
complex128	复数，由两个 64 位浮点数表示（实部和虚部）
datetime64	日期时间类型
timedelta64	两个时间点之间的间隔

每一种数据类型都有相应的数据转换函数，举例如下：

np.int8(3.14)

结果为： 3。

np.float64(8)

结果为: 8.0。

np.float(True)

结果为: 1.0。

bool(1)

结果为：True。

在创建 ndarray 数组时，可以直接指定数据类型，主要代码如下：

a = np.arange(8, dtype=float)

结果为： [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]

注意，复数不能转换成整数或者浮点数，例如下面的代码会出现错误提示：

float(8+ 1j)