Numpy 安装及数值类型介绍
一、实验介绍
1.1 知识点
- Numpy 安装
- Numpy 数值类型介绍
1.2 实验环境
- window10
- python3.6
- pycharm
二、Numpy 简介
Numpy 的英文全称为 Numerical Python，意味 Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于，针对 Python 内建的数组类型做了扩充，支持更高维度的数组和矩阵运算，以及更丰富的数学函数。
Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一，它同时也被 Pandas，Matplotlib 等我们熟知的第三方库作为核心计算库。当你在单独安装这些库时，你会发现同时会安装 Numpy 作为依赖。
三、Numpy 安装
Windows 用户只需要打开系统命令行工具
pip install numpy
四、Numpy 数值类型
安装完毕之后，我们先来了解 Numpy 支持的数据类型。为了更加方便地学习和演示，以下代码在为特别注明的情况下，均在 ipython 交互式终端运行
Python 本身支持的数值类型有 int（整型，python2 中存在 long 长整型）、float（浮点型）、bool（布尔型） 和 complex（复数型）。
而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型，细分如下：
| 数值类型 | 描述 |
|---|---|
| bool | 布尔类型，1 个字节，值为 True 或 False。 |
| int | 整数类型，通常为 int64 或 int32 。 |
| intc | 与 C 里的 int 相同，通常为 int32 或 int64。 |
| intp | 用于索引，通常为 int32 或 int64。 |
| int8 | 字节（从 -128 到 127） |
| int16 | 整数（从 -32768 到 32767） |
| int32 | 整数（从 -2147483648 到 2147483647） |
| int64 | 整数（从 -9223372036854775808 到 9223372036854775807） |
| uint8 | 无符号整数（从 0 到 255） |
| uint16 | 无符号整数（从 0 到 65535） |
| uint32 | 无符号整数（从 0 到 4294967295） |
| uint64 | 无符号整数（从 0 到 18446744073709551615） |
| float | float64 的简写。 |
| float16 | 半精度浮点，5 位指数，10 位尾数 |
| float32 | 单精度浮点，8 位指数，23 位尾数 |
| float64 | 双精度浮点，11 位指数，52 位尾数 |
| complex | complex128 的简写。 |
| complex64 | 复数，由两个 32 位浮点表示。 |
| complex128 | 复数，由两个 64 位浮点表示。 |
在 Numpy 中，上面提到的这些数值类型都被归于 dtype（data-type） 对象的实例。
我们可以用 numpy.dtype(object, align, copy) 来指定数值类型。而在数组里面，可以用 dtype= 参数
来源：CSDN
作者：jia666666
链接：https://blog.csdn.net/jia666666/article/details/82632287