numpy 学习:数据类型和空值

NumPy是Python中用于科学计算的基础软件包,专门用于处理矩阵,数据类型是数值型的,用于对数值数据进行快速的计算。因此,numpy支持的数据类型非常精细,但是numpy不支持精确小数。

在导入numpy模块时,通常把numpy模块重命名为np:

import numpy as np

一,numpy的数据类型

Numpy支持的标量数据类型非常繁杂,我比较喜欢固定size的数据类型,因为固定size的数据类型跟平台无关,且命名格式比较规范,格式是:[u]type[size],u代表无符号,size代表占用的内存空间。

1,布尔类型

  • numpy.bool8

2,有符号的整数类型:

  • numpy.int8
  • numpy.int16
  • numpy.int32
  • numpy.int64

3,无符号的整数类型:

  • numpy.uint8
  • numpy.uint16
  • numpy.uint32
  • numpy.uint64

4,浮点数类型:

  • numpy.float16
  • numpy.float32
  • numpy.float64
  • numpy.float96
  • numpy.float128

5,复数类型:

  • numpy.complex64
  • numpy.complex128
  • numpy.complex192
  • numpy.complex256

6,汇总

numpy支持的数据类型如下表所示:

类型比特位说明
bool_ = bool8 8位 布尔类型
int8 = byte 8位 整型
int16 = short 16位 整型
int32 = intc 32位 整型
int_ = int64 = long 64位 整型
uint8 = ubyte 8位 无符号整型
uint16 = ushort  16位 无符号整型
uint32 = uintc  32位 无符号整型
uint64 = uintp 64位 无符号整型
float16 16位 浮点型
float32 = single 32位 浮点型
float_ = float64 = double 64位 浮点型
str_ = unicode_ = unicode Unicode 字符串  
datetime64 日期时间类型  
timedelta64 表示两个时间之间的间隔  

二,浮点数类型

数据类型的信息,可以通过finfo来查看浮点数的类型信息,通过iinfo函数来查看整数的类型信息,

finfo.eps表示1.0和下一个大于1.0的最小的浮点数之间的差异值。

ff16 = np.finfo(np.float16)
print(ff16.bits)  # 16
print(ff16.min)  # -65500.0
print(ff16.max)  # 65500.0
print(ff16.eps)  # 0.000977

三,日期和时间类型

datetime64是带单位的,分为日期单位和时间单位,日期单位的级别都大于时间单位。

日期单位是:年(Y),月(M),周(W),天(D),单位级别依次减小,

时间单位是:时(h),分(m),秒(s),毫秒(ms),微妙(us),纳秒(ns),单位级别依次减小,

  • 1秒 = 1000 毫秒(milliseconds)
  • 1毫秒 = 1000 微秒(microseconds

通过字符串来创建日期时间类型,默认情况下,numpy会根据字符串来自动选择日期和时间单位:

a = np.datetime64('2020-03-08 20:00:05')
b = np.datetime64('2020-03-08')

datetime64的单位是级别最小的单位,例如,a 的单位是s,而b的单位是D。

1,时间增量

timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差值,timedelta64是带单位的,和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。

t1 = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07')

t1 表示两个日期之间的差值,单位是D。

NumPy允许两个Datetime64值相减,这个操作产生一个带有时间单位的数字。timedelta64的参数是一个数字(用于表示单位数),以及日期/时间单位,如 (D)ay, (M)onth, (Y)ear, (h)ours, (m)inutes, 或者 (s)econds。timedelta64数据类型也接受字符串“NAT”代替“非时间”值的数字。

>>> numpy.timedelta64(1, 'D')

Datetimes 和 Timedeltas 一起工作,为简单的日期时间计算提供方法。

>>> np.datetime64('2009-01-01') - np.datetime64('2008-01-01')
numpy.timedelta64(366,'D')
>>> np.datetime64('2009') + np.timedelta64(20, 'D')
numpy.datetime64('2009-01-21')

2,np.datetime64 和 datetime.datetime之间的转换

import numpy as np
import datetime

dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=1, hour=20, minute=5, second=30)
dt64 = np.datetime64(dt, 's')
print(dt64, dt64.dtype)
# 2020-06-01T20:05:30 datetime64[s]

dt2 = dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt2, type(dt2))
# 2020-06-01 20:05:30 <class 'datetime.datetime'>

四,numpy的空值

nan表示空值,两个nan是不相等的。

print(np.nan == np.nan)  # False
print(np.nan != np.nan)  # True

参考文档:

作者悦光阴
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