NumPy之:数据类型对象dtype

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-01-18 02:20 155阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  简介
 *  dtype的定义
 *  可转换为dtype的对象
 *   *  dtype对象
     *  None
     *  数组标量类型
     *  通用类型
     *  内置Python类型
     *  带有.dtype属性的对象
     *  一个字符的string对象
     *  数组类型的String
     *  逗号分割的字符串
     *  类型字符串
     *  元组
     *   *  (flexible\_dtype, itemsize)
         *  (fixed\_dtype, shape)
         *  \[(field\_name, field\_dtype, field\_shape), ...\]
         *  \{'names': ..., 'formats': ..., 'offsets': ..., 'titles': ..., 'itemsize': ...\}
         *  (base\_dtype, new\_dtype)

# 简介 #

之前讲到了NumPy中有多种数据类型，每种数据类型都是一个dtype(numpy.dtype )对象。今天我们来详细讲解一下dtype对象。

# dtype的定义 #

先看下dtype方法的定义：

class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)

其作用就是将对象obj转成dtype类型的对象。

它带了两个可选的参数:

*  align - 是否按照C编译器的结构体输出格式对齐对象。
 *  Copy - 是拷贝对象，还是对对象的引用。

dtype可以用来描述数据的类型（int，float，Python对象等），描述数据的大小，数据的字节顺序（小端或大端）等。

# 可转换为dtype的对象 #

可转换的obj对象可以有很多种类型，我们一一来进行讲解

## dtype对象 ##

如果obj对象本身就是一个dtype对象，那么可以进行无缝转换。

## None ##

不传的话，默认就是`float_`，这也是为什么我们创建数组默认都是float类型的原因。

## 数组标量类型 ##

内置的数组标量可以被转换成为相关的data-type对象。

> 前面一篇文章我们讲到了什么是数组标量类型。数组标量类型是可以通过np.type来访问的数据类型。 比如： `np.int32`, `np.complex128`等。

我们看下数组标量的转换：

In [85]: np.dtype(np.int32)
    Out[85]: dtype('int32')
    
    In [86]: np.dtype(np.complex128)
    Out[86]: dtype('complex128')

这些以np开头的内置数组标量类型可以参考我之前写的文章 “NumPy之:数据类型” 。

> 注意，数组标量并不是dtype对象，虽然很多情况下，可以在需要使用dtype对象的时候都可以使用数组标量。

## 通用类型 ##

一些通用类型对象，可以被转换成为相应的dtype类型：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>通用类型对象</th> 
   <th>dtype类型</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>number</code>, <code>inexact</code>, <code>floating</code></td> 
   <td>float</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>complexfloating</code></td> 
   <td><code>cfloat</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>integer</code>, <code>signedinteger</code></td> 
   <td><code>int_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>unsignedinteger</code></td> 
   <td><code>uint</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>character</code></td> 
   <td><code>string</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>generic</code>, <code>flexible</code></td> 
   <td><code>void</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 内置Python类型 ##

一些Python内置的类型和数组标量类型是等价的，也可以被转换成为dtype：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Python类型</th> 
   <th>dtype类型</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>int</td> 
   <td><code>int_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bool</td> 
   <td><code>bool_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>float</td> 
   <td><code>float_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>complex</td> 
   <td><code>cfloat</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bytes</td> 
   <td><code>bytes_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>str</td> 
   <td><code>str_</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>buffer</td> 
   <td><code>void</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>(all others)</td> 
   <td><code>object_</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

看下内置Python类型转换的例子：

In [82]: np.dtype(float)
    Out[82]: dtype('float64')
    
    In [83]: np.dtype(int)
    Out[83]: dtype('int64')
    
    In [84]:  np.dtype(object)
    Out[84]: dtype('O')

## 带有.dtype属性的对象 ##

任何type对象只要包含`dtype`属性，并且这个属性属于可以转换的范围的话，都可以被转换成为dtype。

## 一个字符的string对象 ##

对于每个内置的数据类型来说都有一个和它对应的字符编码，我们也可以使用这些字符编码来进行转换：

In [134]: np.dtype('b')  # byte, native byte order
    Out[134]: dtype('int8')
    
    In [135]: np.dtype('>H')  # big-endian unsigned short
    Out[135]: dtype('>u2')
    
    In [136]: np.dtype('<f') # little-endian single-precision float
    Out[136]: dtype('float32')
    
    In [137]: np.dtype('d') # double-precision floating-point number
    Out[137]: dtype('float64')

## 数组类型的String ##

Numpy中数组类型的对象有一个属性叫做**typestr**。

typestr描述了这个数组中存放的数据类型和长度。

typestr由三部分组成，第一部分是描述数据字节顺序： `<` 小端 `>` 大端。

第二部分是数组里面元素的基本类型：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>类型</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>t</code></td> 
   <td>Bit field (following integer gives the number of bits in the bit field).</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>b</code></td> 
   <td>Boolean (integer type where all values are only True or False)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>i</code></td> 
   <td>Integer</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>u</code></td> 
   <td>Unsigned integer</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>f</code></td> 
   <td>Floating point</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>c</code></td> 
   <td>Complex floating point</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>m</code></td> 
   <td>Timedelta</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>M</code></td> 
   <td>Datetime</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>O</code></td> 
   <td>Object (i.e. the memory contains a pointer to PyObject)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>S</code></td> 
   <td>String (fixed-length sequence of char)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>U</code></td> 
   <td>Unicode (fixed-length sequence of Py_UNICODE)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>V</code></td> 
   <td>Other (void * – each item is a fixed-size chunk of memory)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

最后一部分就是数据的长度。

dtype支持下面几种类型的转换：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>类型</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>'?'</code></td> 
   <td>boolean</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'b'</code></td> 
   <td>(signed) byte</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'B'</code></td> 
   <td>unsigned byte</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'i'</code></td> 
   <td>(signed) integer</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'u'</code></td> 
   <td>unsigned integer</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'f'</code></td> 
   <td>floating-point</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'c'</code></td> 
   <td>complex-floating point</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'m'</code></td> 
   <td>timedelta</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'M'</code></td> 
   <td>datetime</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'O'</code></td> 
   <td>(Python) objects</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'S'</code>, <code>'a'</code></td> 
   <td>zero-terminated bytes (not recommended)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'U'</code></td> 
   <td>Unicode string</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>'V'</code></td> 
   <td>raw data (<code>void</code>)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

我们看几个例子：

In [137]: np.dtype('d')
    Out[137]: dtype('float64')
    
    In [138]: np.dtype('i4')
    Out[138]: dtype('int32')
    
    In [139]: np.dtype('f8')
    Out[139]: dtype('float64')
    
    In [140]:  np.dtype('c16')
    Out[140]: dtype('complex128')
    
    In [141]: np.dtype('a25')
    Out[141]: dtype('S25')
    
    In [142]: np.dtype('U25')
    Out[142]: dtype('<U25')

## 逗号分割的字符串 ##

逗号分割的字符串可以用来表示结构化的数据类型。

对于这种结构化的数据类型也可以转换成为dtpye格式，转换后的dtype，将会以f1，f2, … fn-1作为名字来保存对应的格式数据。我们举个例子：

In [143]: np.dtype("i4, (2,3)f8, f4")
    Out[143]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')])

上面的例子中，f0保存的是32位的整数，f1保存的是 2 x 3 数组的64-bit 浮点数。f2是一个32-bit 的浮点数。

再看另外一个例子：

In [144]: np.dtype("a3, 3u8, (3,4)a10")
    Out[144]: dtype([('f0', 'S3'), ('f1', '<u8', (3,)), ('f2', 'S10', (3, 4))])

## 类型字符串 ##

所有在`numpy.sctypeDict`.keys()中的字符，都可以被转换为dtype：

In [146]: np.sctypeDict.keys()
    Out[146]: dict_keys(['?', 0, 'byte', 'b', 1, 'ubyte', 'B', 2, 'short', 'h', 3, 'ushort', 'H', 4, 'i', 5, 'uint', 'I', 6, 'intp', 'p', 7, 'uintp', 'P', 8, 'long', 'l', 'L', 'longlong', 'q', 9, 'ulonglong', 'Q', 10, 'half', 'e', 23, 'f', 11, 'double', 'd', 12, 'longdouble', 'g', 13, 'cfloat', 'F', 14, 'cdouble', 'D', 15, 'clongdouble', 'G', 16, 'O', 17, 'S', 18, 'unicode', 'U', 19, 'void', 'V', 20, 'M', 21, 'm', 22, 'bool8', 'Bool', 'b1', 'float16', 'Float16', 'f2', 'float32', 'Float32', 'f4', 'float64', 'Float64', 'f8', 'float128', 'Float128', 'f16', 'complex64', 'Complex32', 'c8', 'complex128', 'Complex64', 'c16', 'complex256', 'Complex128', 'c32', 'object0', 'Object0', 'bytes0', 'Bytes0', 'str0', 'Str0', 'void0', 'Void0', 'datetime64', 'Datetime64', 'M8', 'timedelta64', 'Timedelta64', 'm8', 'int64', 'uint64', 'Int64', 'UInt64', 'i8', 'u8', 'int32', 'uint32', 'Int32', 'UInt32', 'i4', 'u4', 'int16', 'uint16', 'Int16', 'UInt16', 'i2', 'u2', 'int8', 'uint8', 'Int8', 'UInt8', 'i1', 'u1', 'complex_', 'int0', 'uint0', 'single', 'csingle', 'singlecomplex', 'float_', 'intc', 'uintc', 'int_', 'longfloat', 'clongfloat', 'longcomplex', 'bool_', 'unicode_', 'object_', 'bytes_', 'str_', 'string_', 'int', 'float', 'complex', 'bool', 'object', 'str', 'bytes', 'a'])

使用的例子：

In [147]: np.dtype('uint32')
    Out[147]: dtype('uint32')
    
    In [148]: np.dtype('float64')
    Out[148]: dtype('float64')

## 元组 ##

通过使用dtype构成的元组，我们可以生成新的dtype。

元组也有很多种方式。

### (flexible\_dtype, itemsize) ###

对于不固定长度的dtype，可以指定size：

In [149]: np.dtype((np.void, 10))
    Out[149]: dtype('V10')
    
    In [150]: np.dtype(('U', 10))
    Out[150]: dtype('<U10')

### (fixed\_dtype, shape) ###

对于固定长度的dtype，可以指定shape：

In [151]:  np.dtype((np.int32, (2,2)))
    Out[151]: dtype(('<i4', (2, 2)))
    
    In [152]: np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2,3)))
    Out[152]: dtype(([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3)), ('f2', '<f4')], (2, 3)))

### \[(field\_name, field\_dtype, field\_shape), …\] ###

list中的元素是一个个的field，每个field都是由2-3个部分组成的，分别是field名字，field类型，field的shape。

*field\_name*如果是 ’ ‘的话，就会使用默认的f1，f2 ….作为名字。*field\_name* 也可以是一个2元组，由title 和 name 组成。

*field\_dtype* 就是field的dtype类型。

shape是一个可选字段，如果*field\_dtype*是一个数组的话，就需要指定shape。

In [153]: np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
    Out[153]: dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])

上面是两个字段，一个是大端的32位的int，一个是小端的32位的int。

In [154]: np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')])
    Out[154]: dtype([('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1'), ('A', 'u1')])

四个字段，每个都是无符号整形。

### \{‘names’: …, ‘formats’: …, ‘offsets’: …, ‘titles’: …, ‘itemsize’: …\} ###

这种写法可以指定name列表和formats列表：

In [157]: np.dtype({ 'names': ['r','g','b','a'], 'formats': [np.uint8, np.uint8, np.uint8, np.uint8]})
    Out[157]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])

*offsets* 指的是每个字段的byte offsets。titles 是字段的title，*itemsize* 是整个dtype的size。

In [158]: np.dtype({ 'names': ['r','b'], 'formats': ['u1', 'u1'],
         ...:                'offsets': [0, 2],
         ...:                'titles': ['Red pixel', 'Blue pixel']})
         ...:
    Out[158]: dtype({ 'names':['r','b'], 'formats':['u1','u1'], 'offsets':[0,2], 'titles':['Red pixel','Blue pixel'], 'itemsize':3})

### (base\_dtype, new\_dtype) ###

可以将基本的dtype类型转换为结构化的dtype类型：

In [159]: np.dtype((np.int32,{ 'real':(np.int16, 0),'imag':(np.int16, 2)}))
    Out[159]: dtype([('real', '<i2'), ('imag', '<i2')])

32位的int转换成两个16位的int。

In [161]: np.dtype(('i4', [('r','u1'),('g','u1'),('b','u1'),('a','u1')]))
    Out[161]: dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])

32位的int，转换成4个unsigned integers。

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