每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息：
- 数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）
- 数据大小（字节数）
- 数据的字节顺序（小端或大端）
- 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么？
ndarray 的值存储在缓冲区中，可以将其视为连续的内存字节块。所以这些字节将如何被解释由 dtype 对象给出。
1.构造数据类型（dtype）对象： 数据类型对象是NumPy.dtype类的一个实例，可以使用NumPy.dtype来创建。
参数：
- obj： 要转换为数据类型对象的对象。
- align : bool, optional
向字段添加填充以匹配 C 编译器为类似 C 结构输出的内容。
- copy : bool, optional
创建数据类型对象的新副本。如果为 False，则结果可能只是对内置数据类型对象的引用。
# Python 程序创建数据类型对象 import numpy as np # np.int16 被转换为数据类型对象。 print(np.dtype(np.int16))
输出：
int16
# Python 程序创建一个包含 32 位大端整数的数据类型对象 import numpy as np # i4 表示大小为 4 字节的整数 # > 代表大端字节序，< 代表小端编码。 # dt 是一个 dtype 对象 dt = np.dtype('>i4') print("Byte order is:",dt.byteorder) print("Size is:",dt.itemsize) print("Data type is:",dt.name)
输出：
Byte order is: > Size is: 4 Name of data type is: int32
类型说明符（在上述情况下为i4 ）可以采用不同的形式：
b1, i1, i2, i4, i8, u1, u2, u4, u8, f2, f4, f8, c8, c16, a
（表示字节、整数、无符号整数、浮点数、复数和 指定字节长度
的定长字符串)****
- int8,...,uint8,...,float16, float32, float64, complex64, complex128
（这次是位大小）
笔记：
dtype is different from type.
# 用于区分类型和数据类型的 Python 程序。 import numpy as np a = np.array([1]) print("type is: ",type(a)) print("dtype is: ",a.dtype)
输出：
type is: dtype is: int32
2. 具有结构化数组的数据类型对象： 数据类型对象对于创建结构化数组很有用。结构化数组是包含不同类型数据的数组。可以借助字段访问结构化数组。
字段就像为对象指定名称。在结构化数组的情况下，dtype 对象也将是结构化的。
# 用于演示字段使用的 Python 程序 import numpy as np # 一种结构化数据类型，包含一个 16 字符的字符串（在“name”字段中）和两个 64 位浮点数的子数组（在“grades”字段中）： dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))]) # 具有字段等级的对象的数据类型 print(dt['grades']) # 具有字段名称的对象的数据类型 print(dt['name'])
输出：
('<f8', (2,))
# Python 程序演示了数据类型对象与结构化数组的使用。 import numpy as np dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16), ('grades', np.float64, (2,))]) # x 是一个包含学生姓名和分数的结构化数组。 # 学生姓名的数据类型是np.unicode_，分数的数据类型是np.float(64) x = np.array([('Sarah', (8.0, 7.0)), ('John', (6.0, 7.0))], dtype=dt) print(x[1]) print("Grades of John are: ",x[1]['grades']) print("Names are: ",x['name'])
输出：
('John', [ 6., 7.]) Grades of John are: [ 6. 7.] Names are: ['Sarah' 'John']
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