大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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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