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NumPy之:数据类型对象dtype

开发技术 开发技术 1周前 (04-29) 5次浏览

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:

通用类型对象 dtype类型
number, inexact, floating float
complexfloating cfloat
integer, signedinteger int_
unsignedinteger uint
character string
generic, flexible void

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:

Python类型 dtype类型
int int_
bool bool_
float float_
complex cfloat
bytes bytes_
str str_
buffer void
(all others) object_

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:

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

最后一部分就是数据的长度。

dtype支持下面几种类型的转换:

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

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。

本文已收录于 http://www.flydean.com/04-python-numpy-datatype-obj/

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