NumPy 数据类型

Numpy支持比Python更多的数字类型。本部分显示哪些是可用的，以及如何修改数组的数据类型。

bool_布尔型数据类型（True 或者 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 int 64

intp用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）

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）

除了intc之外，还定义了平台相关的C整数类型short，long，longlong。

Numpy数值类型是dtype（data-type）对象的实例，每个类型具有唯一的特征。在你使用下面的语句导入NumPy后

>>> import numpy as np

这些类型可以用np.bool_、np.float32等方式访问。

有5个基本数字类型表示布尔（bool）、整数（int）、无符号整数（uint）、浮点数（float）和复数。