Типы данных NumPy

Введение в NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

NumPy и Python: типы данных

Примеры типов данных Python:

Примеры типов данных NumPy:

Число 10436 в двоичном представлении:

Изображение числа 10436 в двоичном виде

np.int32 может хранить 4 294 967 296 целых чисел:

Диаграмма ёмкости хранилища np.int32

Число 10436 в двоичном представлении:

Изображение числа 10436 в двоичном виде

np.int32 может хранить 4 294 967 296 целых чисел:

Диаграмма ёмкости хранилища np.int32

np.array([1.32, 5.78, 175.55]).dtype

dtype('float64')

int_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
int_array.dtype

dtype('int64')

np.array(["Introduction", "to", "NumPy"]).dtype

dtype('<U12')

float32_array = np.array([1.32, 5.78, 175.55], dtype=np.float32)
float32_array.dtype

dtype('float32')

boolean_array = np.array([[True, False], [False, False]], dtype=np.bool_)
boolean_array.astype(np.int32)

array([[1, 0],
       [0, 0]], dtype=int32)

np.array([True, "Boop", 42, 42.42])

array(['True', 'Boop', '42', '42.42'], dtype='<U5')

Добавление числа с плавающей точкой в массив целых чисел преобразует все элементы в тип float:

np.array([0, 42, 42.42]).dtype

dtype('float64')

Добавление целого числа в массив булевых значений преобразует все элементы в целые числа:

np.array([True, False, 42]).dtype

dtype('int64')

Введение в NumPy