ナンプティデータ型オブジェクト

すべてのndarrayには、関連付けられたデータ型(dtype)オブジェクトがあります。このデータ型オブジェクト(dtype)は、配列のレイアウトについての情報を提供しています。これは、それが私たちに以下についての情報を与えることを意味します。 ndarrayの値は、メモリバイトの連続ブロックと考えることができるバッファに格納されています。したがって、これらのバイトがどのように解釈されるかはdtypeオブジェクトによって与えられます。 データ型(dtype)オブジェクトの作成:データ型オブジェクトはnumpy.dtypeクラスのインスタンスであり、numpy.dtypeを使用して作成できます。 パラメーター: obj:データ型オブジェクトに変換するオブジェクトです。 align:[bool、optional] Cコンパイラが同様のC構造体に対して出力するものと一致するように、フィールドにパディングを追加します。 copy:[bool、オプション]データ型オブジェクトの新しいコピーを作成します。 Falseの場合、結果は単に組み込みのデータ型オブジェクトへの参照になります。

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# Python Program to create a data type object
import numpy as np

# np.int16 is converted into a data type object.
print(np.dtype(np.int16))

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🐶Pythonコードの例を示すで

# Python Program to create a data type object
# containing a 32 bit big-endian integer
import numpy as np

# i4 represents integer of size 4 byte
# > represents big-endian byte ordering and
# < represents little-endian encoding.
# dt is a dtype object
dt = np.dtype('>i4')

print("Byte order is:",dt.byteorder)

print("Size is:", dt.itemsize)

print("Data type is:", dt.name)

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型指定子(上記の場合、i4)はさまざまな形式を取ります。 b1、i1、i2、i4、i8、u1、u2、u4、u8、f2、f4、f8、c8、c16、a(指定バイト長のバイト、整数、符号なし整数、浮動小数点数、複素数および固定長ストリングを表す) int8、…、uint8、…、float16、float32、float64、complex64、complex128(今回はビットサイズ) 注:dtypeはtypeとは異なります。

🐶Pythonコードの例を示すで

# Python program to differentiate
# between type and dtype.
import numpy as np

a = np.array([1])

print("type is: ",type(a))
print("dtype is: ",a.dtype)

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構造化配列を持つデータ型オブジェクト:データ型オブジェクトは構造化配列を作成するのに役立ちます。構造化配列は、さまざまな種類のデータを含むものです。構造化配列はフィールドの助けを借りてアクセスすることができます。 フィールドは、オブジェクトに名前を指定するのに似ています。構造化配列の場合、dtypeオブジェクトも構造化されます。

🐶Pythonコードの例を示すで

# Python program for demonstrating
# the use of fields
import numpy as np

# A structured data type containing a
# 16-character string (in field ‘name’)
# and a sub-array of two 64-bit floating
# -point number (in field ‘grades’)

dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16),
               ('grades', np.float64, (2,))])

# Data type of object with field grades
print(dt['grades'])

# Data type of object with field name
print(dt['name'])

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🐶Pythonコードの例を示すで

# Python program to demonstrate
# the use of data type object
# with structured array.
import numpy as np

dt = np.dtype([('name', np.unicode_, 16),
               ('grades', np.float64, (2,))])

# x is a structured array with names
# and marks of students.
# Data type of name of the student is
# np.unicode_ and data type of marks is
# np.float(64)
x = np.array([('Sarah', (8.0, 7.0)),
              ('John', (6.0, 7.0))], dtype=dt)

print(x[1])

print("Grades of John are: ", x[1]['grades'])
print("Names are: ", x['name'])

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Last Updated: 5/19/2019, 1:43:17 AM