NumPy ndarray.dtype 属性

NumPy ndarray.dtype 属性用于获取 NumPy 数组中元素的数据类型。它返回一个对象，该对象描述数组元素的类型，例如整数、浮点数或更复杂的类型。

dtype 属性有助于确定数组元素的类型，在更改或转换数据类型时也很有用。

NumPy 中 dtype 属性的用法

dtype 属性可以直接从 NumPy 数组对象访问，以确定数组元素的数据类型。

它通常用于在执行操作之前验证数据类型，或在 NumPy 数组中在不同数据类型之间转换时使用。

以下是一些示例，演示了如何将 dtype 应用于 NumPy 中的各种数组。

示例:dtype 属性的基本用法

在此示例中，我们创建一个简单的一维数组，并使用 dtype 属性来确定其元素的数据类型 -

import numpy as np

# 创建一个包含整数元素的一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr.dtype)

以下是得到的输出 -

int64

示例:检查二维数组的 dtype

在此示例中，我们创建一个二维数组，并使用 dtype 属性来确定其数据类型 -

import numpy as np

#创建一个包含浮点型元素的二维数组
arr = np.array([[1.1, 2.2, 3.3], [4.4, 5.5, 6.6]])
print(arr.dtype)

这将产生以下结果 -

float64

示例:包含复数数据类型的 dtype

在此示例中，我们创建一个复数数组，并使用 dtype 属性查找其数据类型 -

import numpy as np

# 创建一个复数数组
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
print(arr.dtype)

以下是上述代码的输出 -

complex128

示例:包含字符串元素的 dtype

在此示例中，我们创建一个包含字符串元素的一维数组，并使用 dtype 属性检查其数据类型 -

import numpy as np

# 创建一个包含字符串元素的一维数组
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)

获得的输出如下所示 -

<U6

numpy_array_attributes.html