簡介
之前講到了NumPy中有多種資料型別，每種資料型別都是一個dtype(numpy.dtype )物件。今天我們來詳細講解一下dtype物件。
dtype的定義
先看下dtype方法的定義：
class numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)
其作用就是將物件obj轉成dtype型別的物件。
它帶了兩個可選的引數:
-
align - 是否按照C編譯器的結構體輸出格式對齊物件。
-
Copy - 是拷貝物件，還是對物件的引用。
dtype可以用來描述資料的型別（int，float，Python物件等），描述資料的大小，資料的位元組順序（小端或大端）等。
可轉換為dtype的物件
可轉換的obj物件可以有很多種型別，我們一一來進行講解
dtype物件
如果obj物件本身就是一個dtype物件，那麼可以進行無縫轉換。
None
不傳的話，預設就是float_，這也是為什麼我們建立陣列預設都是float型別的原因。
陣列標量型別
內建的陣列標量可以被轉換成為相關的data-type物件。
前面一篇文章我們講到了什麼是陣列標量型別。陣列標量型別是可以通過np.type來訪問的資料型別。 比如：
np.int32,np.complex128等。
我們看下陣列標量的轉換：
In [85]: np.dtype(np.int32)
Out[85]: dtype('int32')
In [86]: np.dtype(np.complex128)
Out[86]: dtype('complex128')
這些以np開頭的內建陣列標量型別可以參考我之前寫的文章 “NumPy之:資料型別” 。
注意，陣列標量並不是dtype物件，雖然很多情況下，可以在需要使用dtype物件的時候都可以使用陣列標量。
通用型別
一些通用型別物件，可以被轉換成為相應的dtype型別：
| 通用型別物件 | dtype型別 |
|---|---|
number, inexact, floating |
float |
complexfloating |
cfloat |
integer, signedinteger |
int_ |
unsignedinteger |
uint |
character |
string |
generic, flexible |
void |
內建Python型別
一些Python內建的型別和陣列標量型別是等價的，也可以被轉換成為dtype：
| Python型別 | dtype型別 |
|---|---|
| int | int_ |
| bool | bool_ |
| float | float_ |
| complex | cfloat |
| bytes | bytes_ |
| str | str_ |
| buffer | void |
| (all others) | object_ |
看下內建Python型別轉換的例子：
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')
帶有.dtype屬性的物件
任何type物件只要包含dtype屬性，並且這個屬性屬於可以轉換的範圍的話，都可以被轉換成為dtype。
一個字元的string物件
對於每個內建的資料型別來說都有一個和它對應的字元編碼，我們也可以使用這些字元編碼來進行轉換：
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')
陣列型別的String
Numpy中陣列型別的物件有一個屬性叫做typestr。
typestr描述了這個陣列中存放的資料型別和長度。
typestr由三部分組成，第一部分是描述資料位元組順序： < 小端 > 大端。
第二部分是陣列裡面元素的基本型別：
| 型別 | 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) |
最後一部分就是資料的長度。
dtype支援下面幾種型別的轉換：
| 型別 | 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) |
我們看幾個例子：
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')
逗號分割的字串
逗號分割的字串可以用來表示結構化的資料型別。
對於這種結構化的資料型別也可以轉換成為dtpye格式，轉換後的dtype，將會以f1，f2, … fn-1作為名字來儲存對應的格式資料。我們舉個例子：
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儲存的是32位的整數，f1儲存的是 2 x 3 陣列的64-bit 浮點數。f2是一個32-bit 的浮點數。
再看另外一個例子：
In [144]: np.dtype("a3, 3u8, (3,4)a10")
Out[144]: dtype([('f0', 'S3'), ('f1', '<u8', (3,)), ('f2', 'S10', (3, 4))])
型別字串
所有在numpy.sctypeDict.keys()中的字元，都可以被轉換為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')
元組
通過使用dtype構成的元組，我們可以生成新的dtype。
元組也有很多種方式。
(flexible_dtype, itemsize)
對於不固定長度的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)
對於固定長度的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中的元素是一個個的field，每個field都是由2-3個部分組成的，分別是field名字，field型別，field的shape。
field_name如果是 ’ ‘的話，就會使用預設的f1，f2 ….作為名字。field_name 也可以是一個2元組，由title 和 name 組成。
field_dtype 就是field的dtype型別。
shape是一個可選欄位，如果field_dtype是一個陣列的話，就需要指定shape。
In [153]: np.dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
Out[153]: dtype([('big', '>i4'), ('little', '<i4')])
上面是兩個欄位，一個是大端的32位的int，一個是小端的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')])
四個欄位，每個都是無符號整形。
{'names': ..., 'formats': ..., 'offsets': ..., 'titles': ..., 'itemsize': ...}
這種寫法可以指定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 指的是每個欄位的byte offsets。titles 是欄位的title，itemsize 是整個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)
可以將基本的dtype型別轉換為結構化的dtype型別：
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轉換成兩個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，轉換成4個unsigned integers。
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