pythonnumpyobject数据类型_numpy中的数据类型对象有哪些Numpy数据类型
numpy是⼀个python扩展包，它可以为我们提供更精确的科学技术，更强⼤的数学能⼒。为此，numpy定义了⽐python更丰富的数据类型来达成⽬的。
数据类型
以上就是⼀系列Numpy中提供的数据类型。需要理解的是，Numpy中的数据类型，和python本⾝的数据类型是不同的。Numpy中的数据类型，实质是数据类型对象dtype的实例。
Numpy中的Ndarray对象可以帮助我们构建N维数组对象。我们知道，对于数组来说，最⼤特点是，对于给定长度的数组，其在内存中所占⽤的空间⼤⼩是预先分配的，并且，每个元素所占⽤的空间⼤⼩是相当的。
那么，Ndarray怎么计算每个元素所占⽤的空间⼤⼩呢？就是根据dtype。换句话说，dtype定义中，应该包含类型的名字，并且，能够明确该类型实例占⽤的内存空间⼤⼩。
另外，dtype中还表明了数据的字节顺序。什么是字节顺序呢？我们知道，对于机器来说，正常的⼈类语⾔是⽆法直接被识别或存储的。需要转换成⼆进制01代码。这种⼆进制01代码称为机器语⾔，也叫字节码。对于⼀个特定的正常语⾔，转换成⼀系列01代码后，可以正向存放，也可以逆向存放。低位放在最前，
称之为⼩端法，⾼位放在最前，则称之为⼤端法。
在numpy，core包的multiarray_umath.py模块中，可以到dtype类的定义。有兴趣的同学可以尝试阅读⼀下其源码。读源码其实是⼀种有效的学习编程的⽅式。
dtype类定义
Numpy数据类型的简单案例
案例⼀：numpy.bool_和bool有区别
numpy的bool_和bool
上⾯的demo不会报错，这容易让⼈误以为，bool可能是numpy中bool_的简写，事实上，⼆者是两个不同的对象。bool_是由numpy定义的，⽽bool则是由python标准库定义的。
额外补充⼀点关于python数据类型的内容。我们知道，python中，有⼀系列基本数据类型，如数字，字符串，列表，元组，字典，集合等。⽽⼜与之对应，创建了⼀系列对象，帮助使⽤，如int，float，complex，str，list，tuple，dict，set等。bool也是⼀个，只不过，查看源码你会发现，int，float等，都是以object为⽗类的，⽽bool，则是以int为⽗类的。这正是python⼀切皆对象的表现之⼀。
案例⼆：使⽤字符串码
字符串码可以帮助建⽴⼀个dtype对象实例，还可以同时指定其字节码顺序。字符串码⼀般⽐原数据类型的标识符要短。
⽐如说，int类型的字符串码为i，可以通过以下⽅式创建：
int类型的字符串码
我们发现，通过字符串码i，创建了⼀个int32，你也可以通过i3来创建int32，通过i1创建int8，通过i2创建int16，通过i4创建int64。规律就是i其实是int的⾸字母，后⾯的数字其实是字节的长度，8位是1个字节，16位是两个字节，32位是三个字节……
⼤部分的情况下是可以通过这种规律来帮助记忆的。事实上，⽤多了，⾃然也就记住了。常⽤列表如下：
字符串码python获取数组长度
通过在字符串码前加⼤于或⼩于号来指定字节排序，⼩于代表⼩端法，⼤于代表⼤端法，如下：
指定排序
其实在⼤部分场景下，我们不需要关注字节的排序，这时候，直接通过np的对象来创建就好，这样也不⽤去记忆或查询字符串码了。

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