什么是NumPy?Python中NumPy数据类型有哪些?
2021/4/23 20:30:43
本文主要是介绍什么是NumPy?Python中NumPy数据类型有哪些?,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
NumPy是Python常用的第三方库,功能强大、用途广泛,多见于科学计算、数据分析等领域。那么什么是NumPy?NumPy的数据类型有哪些呢?我们一起来看看吧。
什么是NumPy?
NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可以用来存储和处理大型矩阵,比如Python自身的嵌套列表结构要高效的多,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生,多为大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence livermore、nasa用其处理一些本来使用C++,Fortran或matlab等所做的任务。
NumPy数据类型有哪些?
NumPy支持的数据类型比Python内置的数据类型要多很多,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。
bool_:布尔型数据类型(true或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或者int64
intp:用于索引的整数类型,类似于C的ssize_t
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)
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