NumPy之:标量scalars

简介

Python语言中只定义了特定数据类的一种类型(比如只有一种整数类型,一种浮点类型等)。在不需要关注计算机中数据表示方式的普通应用程序中,这样做很方便。但是,对于科学计算来说,我们需要更加精确的控制类型。

在NumPy中,引入了24种新的Python scalar类型用于更加准确的描述数据。这些类型都是可以直接在NumPy中的数组中使用的,所以也叫Array scalar类型。

本文将会详细讲解这24种scalar类型。

scalar类型的层次结构

先看一个张图,看下scalar类型的层次结构:

上面实线方框括起来的,就是scalar类型。 这些标量类型,都可以通过 np.type来访问,比如:

In [130]: np.intc
Out[130]: numpy.int32

细心的小伙伴可能要问了,这不对呀,实线方框括起来的只有22中类型,还有两个类型是什么?

还有两个是代表整数指针的 intpuintp

注意,array scalars 类型是不可变的。

我们可以isinstance来对这些数组标量来进行层次结构的检测。

例如,如果val是数组标量对象,则isinstance(val,np.generic)将返回True。如果val是复数值类型,则isinstance(val,np.complexfloating)将返回True。

内置Scalar类型

我们用下面的表来展示内置的Scalar类型和与他们相对应的C类型或者Python类型。最后一列的字符代码是类型的字符表示,在有些情况比如构建dtype中会使用到。

boolean

类型 描述 字符代码
bool_ compatible: Python bool '?'
bool8 8 bits

Integers

类型 描述 字符代码
byte compatible: C char 'b'
short compatible: C short 'h'
intc compatible: C int 'i'
int_ compatible: Python int 'l'
longlong compatible: C long long 'q'
intp large enough to fit a pointer 'p'
int8 8 bits
int16 16 bits
int32 32 bits
int64 64 bits

Unsigned integers

类型 描述 字符代码
ubyte compatible: C unsigned char 'B'
ushort compatible: C unsigned short 'H'
uintc compatible: C unsigned int 'I'
uint compatible: Python int 'L'
ulonglong compatible: C long long 'Q'
uintp large enough to fit a pointer 'P'
uint8 8 bits
uint16 16 bits
uint32 32 bits
uint64 64 bits

Floating-point numbers

类型 描述 字符代码
half 'e'
single compatible: C float 'f'
double compatible: C double
float_ compatible: Python float 'd'
longfloat compatible: C long float 'g'
float16 16 bits
float32 32 bits
float64 64 bits
float96 96 bits, platform?
float128 128 bits, platform?

Complex floating-point numbers

类型 描述 字符代码
csingle 'F'
complex_ compatible: Python complex 'D'
clongfloat 'G'
complex64 two 32-bit floats
complex128 two 64-bit floats
complex192 two 96-bit floats, platform?
complex256 two 128-bit floats, platform?

Python 对象

类型 描述 字符代码
object_ any Python object 'O'

对于数组中的对象类型object_来说,存储的数据其实是Python对象的引用,所以说他们的对象类型必须一致。

虽然存储的是引用,但是在取值访问的时候,返回的就是对象本身。

可以看到对于数字类型来说,int,uint,float,complex,后面可以跟上具体的数组,表示特定的长度。

intpuintp 是两个指向整数的指针。

有些类型和Python自带的类型基本上是等价的,事实上这些类型就是继承自Python自带的类型:

Array scalar type Related Python type
int_ IntType (Python 2 only)
float_ FloatType
complex_ ComplexType
bytes_ BytesType
unicode_ UnicodeType

有一个特例就是bool_ ,它和Python的 BooleanType 非常类似,但并不是继承自BooleanType。因为Python的BooleanType 是不允许被继承的。并且两者底层的数据存储长度也是不一样的。

虽然在Python中bool是int的子类。但是在NumPy中 bool_ 并不是 int_ 的子类,bool_ 甚至不是一个number 类型。

在Python 3 中, int_ 不再继承 Python3 中的int了,因为int不再是一个固定长度的整数。

NumPy 默认的数据类型是 float_

可变长度数据类型

下面的三种数据类型长度是可变的,

类型 描述 字符代码
bytes_ compatible: Python bytes 'S#'
unicode_ compatible: Python unicode/str 'U#'
void 'V#'

字符代码中的 # 表示的是数字。

上面描述的字符代码,为了和Python的其他模块进行兼容,比如struct ,需要进行下面适当的修正:

c -> S1, b -> B, 1 -> b, s -> h, w -> H, 和 u -> I.


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