4_numpy.md

Numpy의 자료형(Data type)

1. 자료형의 종류

1) 정수형(int: integer)

  • 부호가 있는 정수형: int8, int16, int32, int64
  • 부호가 없는 정수형: uint(unsigned integer): uint8, uint16, uint32, uint64

 

2) 실수형(float)

  • float16, float32, float64

 

3) 복소수(complex)

  • complex64: 두개의 32비트 부동 소수점으로 표시되는 복소수
  • complex128: 두개의 64비트 부동소수점으로 표시되는 복소수

 

4) 부울형(boolean)

  • True, False

 

2. 데이터 타입을 알아보기 위한 type(), dtype 속성

1) type(), dtype

import numpy as np

x = np.float32(1.0)
print(x)
print(type(x))
print(x.dtype)
1.0
<class 'numpy.float32'>
float32

 

aa = np.array([1,2,3], dtype='f')
print(aa, aa.dtype)
[1. 2. 3.] float32

 

xx = np.int8(aa)
print(xx, xx.dtype)
[1 2 3] int8

 

2) arange()

bb = np.arange(10)
print(bb)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

 

  • type지정
bb = np.arange(10, dtype='f')
print(bb, bb.dtype)
[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] float32

 

  • 시작, 끝 지정
cc = np.arange(3, 10, dtype='f')
print(cc)
[3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

 

  • 값 생성시 증가값 지정
dd = np.arange(2,3, 0.1)
print(dd)
[2.  2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9]

'AI&BigData > Basics' 카테고리의 다른 글

[Pandas] 함수 적용과 매핑  (0) 2018.05.06
[Pandas] Operation  (0) 2018.05.06
[Pandas] Index 객체, reindex  (0) 2018.05.06
[Pandas] DataFrame  (0) 2018.04.30
[Pandas] Series 객체  (0) 2018.04.29
[Numpy] 브로드캐스트. 기타활용  (0) 2018.04.24
[Numpy] 연산  (0) 2018.04.24
[Numpy] slicing, indexing  (0) 2018.04.24
[Numpy] numpy 배열, 배열 생성 함수  (0) 2018.04.16