每个ndarray都有一个关联的数据类型(dtype)对象。此数据类型对象(dtype)告知我们有关数组布局的信息。这意味着它为我们提供了有关以下信息：

数据类型(整数，浮点数，Python对象等)

数据大小(字节数)

数据的字节顺序(小端或大端)

ndarray的值存储在缓冲区中，可以将其视为内存字节的连续块。因此，如何解释这些字节由dtype对象给出。

1, 构造数据类型(dtype)对象：数据类型对象是numpy.dtype类的实例，可以使用numpy.dtype创建它。

参数：

obj：要转换为数据类型对象的对象。

align：bool，可选，在字段中添加填充以匹配C编译器，为相似的C结构输出的内容。

copy：bool，可选，新建数据类型对象的副本。如果为False，则结果可能只是对内置数据类型对象的引用。

# Python程序创建数据类型对象

import numpy as np

# np.int16转换为数据类型对象.

print(np.dtype(np.int16))

输出：

int16

# Python程序创建包含32位大端整数的数据类型对象

import numpy as np

# i4代表大小为4字节的整数

# >表示大端字节顺序，而<表示小端字节编码.

# dt是dtype对象

dt = np.dtype(‘>i4’)

print(“字节顺序为:”,dt.byteorder)

print(“尺寸为:”,dt.itemsize)

print(“数据类型为:”,dt.name)

输出：

字节顺序为: >

尺寸为: 4

数据类型为: int32

类型说明符(以上情况为i4)可以采用不同的形式：

b1，i1，i2，i4，i8，u1，u2，u4，u8，f2，f4，f8，c8，c16，a

(表示字节，整数，无符号整数，浮点数，指定字节长度的复数和固定长度字符串)

int8，…，uint8，…，float16，float32，float64，complex64，complex128

(这次具有位大小)

注意 ：

dtype与type不同.

# Python程序区分和dtype。

import numpy as np

a = np.array([1])

print(“类型是: “,type(a))

print(“dtype是: “,a.dtype)

输出：

类型是:

dtype是: int32

2, 具有结构化数组的数据类型对象：数据类型对象对于创建结构化数组很有用。结构化数组是包含不同类型数据的数组。可以借助字段来访问结构化数组。字段就像为对象指定名称一样,在结构化数组的情况下，dtype对象也将被结构化。

# Python程序演示字段的使用

import numpy as np

# 结构化数据类型，包含16个字符的字符串(在“name”字段中)和两个64位浮点数的子数组(在“grades”字段中)

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

# 具有字段等级的对象的数据类型

print(dt[‘grades’])

# 具有字段名称的对象的数据类型

print(dt[‘name’])

输出：

(‘

# Python程序演示将数据类型对象与结构化数组一起使用。

import numpy as np

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

# x是具有学生姓名和分数的结构化数组.

# 学生姓名的数据类型为np.unicode_，标记的数据类型为np.float(64)

x = np.array([(‘Sarah’, (8.0, 7.0)), (‘John’, (6.0, 7.0))], dtype=dt)

print(x[1])

print(“约翰的成绩是: “,x[1][‘grades’])

print(“名字是: “,x[‘name’])

输出：

(‘John’, [ 6., 7.])

约翰的成绩是: [ 6. 7.]

名字是: [‘Sarah’ ‘John’]

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