Numpy Dtypes

Python jest jednym z najlepiej ocenianych i najczęściej używanych języków programowania na całym świecie. Nowicjusz, a także eksperci, wolą pracę w języku programowania Python nad dowolnym innym językiem wysokiego poziomu. Nie jest to nie tylko łatwe do kodowania, ale także łatwe do nauczenia. Wbudowane biblioteki języka programowania Python sprawiły, że był prosty i łatwy w użyciu. Możesz dowiedzieć się więcej o bibliotece Numpy i jej metodzie DTYPE z tego postu. Za pomocą przykładów wyjaśnimy, czym są Numpy Dtypes i jak są dla Ciebie pomocne w programach Python.

Co to jest Numpy w języku programowania Pythona?

Python definiuje Numpy jako wbudowaną bibliotekę. Jest zatrudniony do działania na tablicach. Numpy oznacza numeryczny Python i jest biblioteką open source dostarczoną przez język programowania Pythona w celu radzenia sobie z wszelkimi praktycznymi przykładami inżynierii lub nauki. Wszystkie funkcje, których potrzebujesz w macierzach, matematyce i algebrze liniowej, dostaniesz się do biblioteki Numpy. Ponadto wprowadza moc obliczeniową większości języków wysokiego poziomu, takich jak Fortran lub C do języka programowania Python.

Co to są Numpy Dtypes?

Biblioteka Numpy Python zapewnia różnorodne typy danych numerycznych. DTYPES jest przykładem biblioteki Numpy, która opisuje, w jaki sposób bajt danych jest reprezentowany w pamięci. Jest to obiekt typu danych o unikalnych cechach, które interpretują sposób, w jaki stały blok pamięci jest powiązany z tablicą. Korespondencja tablicy z blokiem pamięci zależy od kolejności bajtów, wielkości danych, typu danych, nazwy pola itp.

Składnia dtypów Numpy

Używanie Numpy Dtypes w twoich programach jest bardzo łatwe. Wszystko, co musisz zrobić, to zapamiętać podstawową składnię, która jest następująca:

Tutaj „N” reprezentuje bibliotekę Numpy, którą należy zaimportować do programu, aby użyć funkcji DTYPES. Wartość wejściowa jest reprezentowana przez „dataObject”. Ta wartość zostanie zmieniona na obiekt typu danych. „Wyrównanie” reprezentuje, jeśli wyściółka musi zostać wykonana na polu, aby stała się podobna do struktury C. I na koniec parametr „kopiowania” reprezentuje to, czy kopia obiektu Dtype musi być wykonana, czy nie.

Przykład 1

Zaczniemy od podstawowego przykładu numpy dtypes, abyś nie był zdezorientowany. Tutaj zdefiniujemy podstawowe działanie funkcji Numpy Dtypes. Napiszmy więc kilka wierszy kodu, aby zaimplementować Numpy Dtypes. Kod podano poniżej w celu odniesienia:

importować Numpy jako NPY
n = npy.Dtype ('> i4')
wydrukuj („kolejność bajtów n is =”, n.BYTEORDER)
wydrukuj („Rozmiar n to =”, n.Przedmioty)
wydrukuj („Typ danych n is =”, n.nazwa)

Program zaczyna się od „Import Numpy as NPY”; Ta linia importuje bibliotekę Numpy w programie reprezentowanym przez zmienną NPY. Następnie mamy „n = npy.DTYPES („> i4”) ”, n jest zmienną, która zawiera wynikową wartość z funkcji Dtypes (), a„> i4 ”reprezentuje liczbę całkowitą wielkości 4 bajtów w zamawianiu bajtów dużych end. Znak „>” i „<” represent big-endian and little-endian encoding, respectively. Three print() statements are used to get the byteorder, itemsize, and name of the NumPy dtypes object. Let us see the screenshot below to check what we get from the NumPy dtypes:

Jak widać na powyższym wyjściu, kolejność bajtu jest „>”, ponieważ użyliśmy zamawiania bajtów „>”. Rozmiar obiektu wynosi 4, a typ danych to „int32”, ponieważ zdefiniowaliśmy rozmiar bajtu i typ „i4”, który jest całkowitą liczbą bajtów rozmiaru 4.

Przykład 2

Teraz sprawdźmy typ danych tablicy. Wcześniej widzieliśmy, jak typ Numpy zapewnia typ danych, bajt. I rozmiar obiektu. Podajmy więc tablicę Numpy Dtypes i uzyskaj te przypadki tej tablicy. Kod referencyjny jest podany poniżej dla twojego zrozumienia:

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([5, 4, 6, 8, 8, 5, 2])
wydrukuj („Typ danych tablicy to =”, ARR.Dtype)

Ponownie zaimportowaliśmy bibliotekę Numpy do programu, abyśmy mogli użyć funkcji DTYPES. Następnie zadeklarowaliśmy tablicę zawierającą 7 elementów całkowitej liczby całkowitej. Korzystając z instrukcji drukowania, wyświetlimy wynik DTypes. Zobacz dane wyjściowe podane poniżej:

Jak wiemy, dane w tablicy były typem liczb całkowitych; DTypes zwróciły właściwy wynik jako INT64.

Przykład 3

Przetestujmy DTypes za pomocą tablicy ciągu. W tym przykładzie podamy dane typu ciągów i użyjemy funkcji DTYPES, aby sprawdzić typ danych tablicy. Kod referencyjny jest podany poniżej dla twoich wskazówek:

importować Numpy jako NP
ARR = NP.Array ([„Kindle”, „Genner”, „Specer”])
wydrukuj („Typ danych tablicy to =”, ARR.Dtype)

Tutaj dostarczyliśmy łańcuchy do tablicy, więc wyjście powinno opisać typ danych ciągów. Zobacz dane wyjściowe poniżej:

Przykład 4

Do tej pory sprawdziliśmy typ danych obiektu za pomocą funkcji Numpy Dtypes. Typ Numpy służy również do utworzenia obiektu z zdefiniowanym typem danych.

importować Numpy jako NP
ARR = NP.tablica ([5, 4, 6, 8, 8, 5, 2], dtype = 's')
druk („tablica to =”, arr)
wydrukuj („\ n Typ danych tablicy Is =”, ARR.Dtype)

Pierwszą i najważniejszą rzeczą jest import biblioteki Numpy, abyś mógł użyć dowolnej funkcji biblioteki Numpy bez błędów. Tablica 7 pozycji jest zdefiniowana za pomocą typu danych „S”. Typ danych „S” to typ danych zdefiniowany przez użytkownika, który informuje oczekiwany typ danych w tablicy.

Przykład 5

Numpy Dtypes można również użyć do tworzenia strukturalnych danych z zdefiniowanymi typami danych. W tym przykładzie zdefiniujemy sposób utworzenia strukturalnego typu danych dla obiektu Ndarray w Pythonie. Kod referencyjny jest podany poniżej dla Twojej pomocy:

importować Numpy jako NPY
n = npy.Dtype ([(„FullName”, „S20”), („Marks”, „f4”), („wiek”, „i1”)]))
A = NP.tablica ([(„kalsoom”, 5, 20), („daniyal”, 8, 18)], dtype = n)
Drukuj (a)

Najpierw zaimportowaliśmy bibliotekę Numpy, a następnie zdefiniowaliśmy strukturę dla obiektu Ndarray. String „S20” Typ danych jest zdefiniowany dla nazw, typ danych pływakowych „F4” jest zdefiniowany dla uzyskanych znaków, a na koniec typ danych danych liczb całkowitych „I1” jest zdefiniowany dla wieku. Następnie dostarczyliśmy dane dla ndarray, a następnie wydrukowaliśmy instrukcją print (). Poniżej możesz zobaczyć dane kodu:

Wniosek

Ten artykuł był szybkim przeglądem Numpy Dtypes w języku programowania Pythona. Dowiedzieliśmy się, że Numpy jest biblioteką open source przewidzianą dla języka programowania Python, a DTYPES jest przykładem biblioteki Numpy. Numpy Dtypes zapewniają typy danych, rozmiar i kolejność danego obiektu danego obiektu. Nauczyliśmy się, jak używać Numpy Dtypes w programach Python za pomocą przykładów.