1、NumPy 数据类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| bool_ | 布尔型数据类型（True 或者 False） |
| int_ | 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） |
| intc | 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 |
| intp | 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） |
| int8 | 字节（-128 to 127） |
| int16 | 整数（-32768 to 32767） |
| int32 | 整数（-2147483648 to 2147483647） |
| int64 | 整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807） |
| uint8 | 无符号整数（0 to 255） |
| uint16 | 无符号整数（0 to 65535） |
| uint32 | 无符号整数（0 to 4294967295） |
| uint64 | 无符号整数（0 to 18446744073709551615） |
| float_ | float64 类型的简写 |
| float16 | 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 |
| float32 | 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 |
| float64 | 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 |
| complex_ | complex128 类型的简写，即 128 位复数 |
| complex64 | 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
| complex128 | 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） |
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。
2、数据类型对象 (dtype)
数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：
- 数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）
- 数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储）
- 数据的字节顺序（小端法或大端法）
- 在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
- 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型
字节顺序是通过对数据类型预先设定"<"或">"来决定的。"<"意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。">"意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。
dtype 对象是使用以下语法构造的：
numpy.dtype(object, align, copy)
- object - 要转换为的数据类型对象
- align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
- copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用
实例：
1 import numpy as np 2 #int 32 3 dt = np.dtype(np.int32) 4 print(dt) 5 6 #int8，int16，int32，int64 可替换为等价的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，以及其他。 7 dt4 = np.dtype('i4') 8 print(dt4) 9 dt8 = np.dtype('i8') 10 print(dt8) 11 12 # 使用端记号 13 dt11 = np.dtype('>i4') 14 print(dt11) 15 16 # 创建结构化数据类型。 17 dts = np.dtype([('age', np.int8)]) 18 print(dts) 19 20 # 以下示例定义名为 student 的结构化数据类型，其中包含字符串字段name，整数字段age和浮点字段marks。 此dtype应用于ndarray对象 21 student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) 22 print(student)
执行结果：
int32 int32 int64 >i4 [('age', 'i1')] [('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', '<f4')]