NumPy cung cấp phạm vi kiểu dữ liệu số cao hơn so với kiểu dữ liệu được cung cấp bởi Python. Danh sách các kiểu dữ liệu số được đưa ra trong bảng sau.
| STT | Data type | Description |
| 1 | bool_ | Nó đại diện cho giá trị boolean cho biết đúng hoặc sai. Nó được lưu trữ dưới dạng byte. |
| 2 | int_ | Đây là kiểu số nguyên mặc định. Nó giống với kiểu long trong C chứa số nguyên 64 bit hoặc 32 bit. |
| 3 | intc | Nó tương tự như số nguyên C (c int) vì nó đại diện cho 32 hoặc 64-bit int. |
| 4 | intp | Nó đại diện cho các số nguyên được sử dụng để lập chỉ mục. |
| 5 | int8 | Nó là số nguyên 8 bit giống với một byte. Phạm vi của giá trị là -128 đến 127. |
| 6 | int16 | Đây là số nguyên 2 byte (16-bit). Phạm vi là -32768 đến 32767. |
| 7 | int32 | Đây là số nguyên 4 byte (32-bit). Phạm vi là -2147483648 đến 2147483647. |
| 8 | int64 | Đây là số nguyên 8 byte (64-bit). Phạm vi là -9223372036854775808 đến 9223372036854775807. |
| 9 | uint8 | Đây là số nguyên không dấu 1 byte (8 bit). |
| 10 | uint16 | Đây là số nguyên không dấu 2 byte (16 bit). |
| 11 | uint32 | Đây là số nguyên không dấu 4 byte (32-bit). |
| 12 | uint64 | Đây là số nguyên không dấu 8 byte (64-bit). |
| 13 | float_ | Nó giống hệt float64. |
| 14 | float16 | Đây là float. 5 bit được dành riêng cho số mũ. 10 bit được dành cho phần định trị và 1 bit được dành cho dấu. |
| 15 | float32 | Nó là một float. 8 bit được dành cho số mũ, 23 bit được dành cho phần định trị và 1 bit được dành cho dấu. |
| 16 | float64 | Đây là float kép. 11 bit được dành cho số mũ, 52 bit được dành cho phần định trị, 1 bit được sử dụng cho dấu hiệu. |
| 17 | complex_ | Nó giống hệt với complex128. |
| 18 | complex64 | Nó được sử dụng để biểu diễn số phức trong đó phần thực và phần ảo chia sẻ mỗi phần 32 bit. |
| 19 | complex128 | Nó được sử dụng để biểu diễn số phức trong đó phần thực và phần ảo chia sẻ mỗi phần 64 bit. |
NumPy dtype
Tất cả các mục của một mảng numpy là các đối tượng kiểu dữ liệu còn được gọi là kiểu numpy. Một đối tượng kiểu dữ liệu thực hiện kích thước cố định của bộ nhớ tương ứng với một mảng.
Các bài viết liên quan:
Chúng ta có thể tạo một đối tượng dtype bằng cách sử dụng cú pháp sau.
numpy.dtype(object, align, copy)
Hàm tạo chấp nhận đối tượng sau.
object: Nó đại diện cho đối tượng sẽ được chuyển đổi thành kiểu dữ liệu.
align: Nó có thể được đặt thành bất kỳ giá trị boolean nào. Nếu đúng, thì nó sẽ thêm phần đệm bổ sung để làm cho nó tương đương với cấu trúc C.
copy: Nó tạo ra một bản sao khác của đối tượng dtype.
ví dụ 1
import numpy as np d = np.dtype(np.int32) print(d)
Ví dụ 2
import numpy as np d = np.int32(i4) print(d)
Tạo kiểu dữ liệu có cấu trúc
Chúng ta có thể tạo kiểu dữ liệu giống như bản đồ (từ điển) chứa ánh xạ giữa các giá trị. Ví dụ: nó có thể chứa ánh xạ giữa nhân viên và tiền lương hoặc sinh viên và độ tuổi, v.v.
Hãy xem xét ví dụ sau.
ví dụ 1
import numpy as np
d = np.dtype([('salary',np.float)])
print(d) Ví dụ 2
import numpy as np
d=np.dtype([('salary',np.float)])
arr = np.array([(10000.12,),(20000.50,)],dtype=d)
print(arr['salary']) 