深入探究numpy.dtype

一、什么是numpy.dtype

在深入探究numpy.dtype之前，我们先来了解一下数组的概念。在NumPy库中，数组是多维数组的容器，其中所有元素都必须具有相同的数据类型（称为dtype）。

而在numpy中，dtype表示数据类型的对象。一个Array的dtype描述了每个元素所占的字节数以及与数组中元素相关的其他信息，如字节顺序、数据格式和存储布局等。

通过以下代码我们可以创建一个具有int8数据类型的numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int8')
print(arr.dtype)

在这个例子中，我们创建了一个三个元素的一维数组，并指定了数据类型为int8，即每个元素占用一个字节。

二、dtype对象的属性

dtype对象具有一系列属性，用于描述该对象的元素类型。以下是一些常见的属性：

1. dtype.name

该属性返回dtype对象的名称字符串，如'int8'。

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int8')
print(arr.dtype.name)

2. dtype.shape

该属性返回dtype对象的形状。在不同的dtype中，该属性的意义是不同的。对于标量类型，它的形状为 () ；对于数组类型，它的形状为 数组的形状，如 (2, 3)。

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int8')
print(arr.dtype.shape)

3. dtype.kind

该属性返回dtype对象的字符代码，表示其通用种类。可选的字符代码包括："b"（布尔）、"i"（符号整数）、"u"（无符号整数）、"f"（浮点数）、"c"（复数浮点数）等。

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int8')
print(arr.dtype.kind)

4. dtype.itemsize

该属性返回类型码字符的长度（以字节为单位）。例如，int8类型的项目大小为1个字节，float64类型的项目大小为8个字节。

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int8')
print(arr.dtype.itemsize)

三、dtype的类型编码

在NumPy中，dtype的标准类型代码用于标识各种数据类型。以下是一些常见的标准类型代码：

下面是几个dtype类型编码的例子：

# 创建一个uint16类型的数组
arr = np.zeros(3, dtype='uint16')
print(arr)

# 创建一个float32类型的数组
arr = np.ones(3, dtype='float32')
print(arr)

# 创建一个定长字符串类型的数组
arr = np.array(['hello', 'world'], dtype='S10')
print(arr)

# 创建一个Unicode字符串类型的数组
arr = np.array(['中文', 'english'], dtype='U10')
print(arr)

四、自定义dtype

除了标准类型代码，NumPy还允许用户创建自定义的dtype。自定义dtype可以包含复杂的数据结构，例如结构体。下面是一个自定义dtype的例子：

# 定义一个复合类型
dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'int8'), ('gender', 'U1')])

# 创建一个数组
arr = np.array([('Tom', 18, 'M'), ('Mary', 20, 'F'), ('John', 23, 'M')], dtype=dt)

# 访问元素
print(arr[0]['name'])
print(arr[1]['age'])
print(arr[2]['gender'])

在这个例子中，我们定义了一个复合类型，包含名字、年龄和性别三个字段，分别用10字节的字符串、1字节的整数和1个字符的Unicode字符串来表示。然后我们创建了一个由3个元素组成的数组，每个元素都是我们刚才定义的复合类型。我们可以通过访问数组中的元素来获取特定字段的值。