NumPy学习笔记（二）一维数组、NumPy的数据类型、常见的一维数组生成函数

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📝 一维数组

一维数组的创建十分简单。首先引入NumPy库

之后就可以通过numpy中的array()创建一维数组，array()可以把元组或者列表转换成numpy数组

📝 数据类型

数据类型类别

像C语言一样，numpy提供了许多的数字类型，有以下的几种：

名称	描述
bool_	布尔型数据类型（True 或者 False）
int_	默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc	与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
intp	用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8	字节（-128 to 127）
int16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_	complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。

指定数据类型

我们可以通过dtype来指定数据类型：

类型代码

类型代码是用来表示 NumPy 数组中每个元素的数据类型的简写符号。这些符号用于快速标识和指定数组的元素类型，尤其是在创建数组或查看数组的 dtype 时非常有用。下面是详细列出常见 NumPy 数据类型及其对应的类型代码：

整数类型 b: 布尔类型（bool_），值为 True 或 False。存储时，占用 1 个字节。 i: 有符号整数类型，具体大小由后面的数字指定。例如： i1: 8 位（1 字节）有符号整数，范围为 -128 到 127。 i2: 16 位（2 字节）有符号整数，范围为 -32768 到 32767。 i4: 32 位（4 字节）有符号整数，范围为 -2147483648 到 2147483647（等同于 int32）。 i8: 64 位（8 字节）有符号整数，范围为 -9223372036854775808 到 9223372036854775807（等同于 int64）。 u: 无符号整数类型，表示没有负值的整数。具体大小由后面的数字指定。例如： u1: 8 位（1 字节）无符号整数，范围为 0 到 255（等同于 uint8）。 u2: 16 位（2 字节）无符号整数，范围为 0 到 65535（等同于 uint16）。 u4: 32 位（4 字节）无符号整数，范围为 0 到 4294967295（等同于 uint32）。 u8: 64 位（8 字节）无符号整数，范围为 0 到 18446744073709551615（等同于 uint64）。

浮点数类型 f: 浮点数类型，表示小数。具体大小由后面的数字指定。例如： f2: 16 位（2 字节）半精度浮点数，包含 1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位。数值范围大约为 ±65504。 f4: 32 位（4 字节）单精度浮点数，包含 1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位。数值范围大约为 ±3.4028235e+38（等同于 float32）。 f8: 64 位（8 字节）双精度浮点数，包含 1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位。数值范围大约为 ±1.7976931348623157e+308（等同于 float64）。

复数类型 c: 复数类型，表示包含实部和虚部的复数。大小由后面的数字指定。例如： c8: 64 位（8 字节）复数，每部分占 4 字节，表示为两个 32 位浮点数（等同于 complex64）。 c16: 128 位（16 字节）复数，每部分占 8 字节，表示为两个 64 位浮点数（等同于 complex128）。

字符串类型 S: 字符串类型，用于表示字节字符串。后面跟随的数字表示字符串的最大长度。例如： S10: 表示最多 10 个字符的字节字符串。 U: Unicode 字符串类型。后面跟随的数字表示字符串的最大长度。例如： U10: 表示最多 10 个字符的 Unicode 字符串。

其他类型 V: 原始数据类型（Void），通常用于表示未解释的原始数据或用于自定义数据结构。后面跟随的数字表示字节大小。例如： V4: 表示 4 个字节的未解释数据。

字节序（可略过）

字节序决定了多字节数据在内存中的排列方式。在讨论字节序时，我们通常要考虑 CPU 的架构、数据存储方式以及跨平台的数据兼容性。字节序的差异可能会导致数据解释的巨大差异，尤其在二进制数据处理、文件存储和网络通信中。

大端序（Big-endian）与小端序（Little-endian）

大端序（Big-endian）:

特点: 高位字节存储在内存的低地址端，低位字节存储在内存的高地址端。大端序的排列顺序与我们书写数字的方式相似。例如，整数 0x12345678 在大端序内存中按顺序存储为 12 34 56 78。应用: 大端序通常用于网络字节序（Network Byte Order），在网络通信协议中广泛使用，以确保不同系统间的数据一致性。

小端序（Little-endian）:

特点: 低位字节存储在内存的低地址端，高位字节存储在内存的高地址端。小端序的排列顺序与大端序相反。例如，整数 0x12345678 在小端序内存中按顺序存储为 78 56 34 12。应用: 小端序在现代 x86 和 x86_64 架构的计算机中广泛使用，因为这种排列方式在某些算法中更高效，尤其是在处理字节数组和执行位操作时。

字节序的符号表示

NumPy 为了支持多种平台和架构，提供了字节序的显式控制。每个数据类型都可以通过前缀符号来指定字节序：

<: 小端序。例如，<i4 表示小端序的 32 位有符号整数。

>: 大端序。例如，>f8 表示大端序的 64 位浮点数。 =: 系统本地字节序。=i4 表示使用当前系统的字节序。如果系统是小端序的，那么 =i4 等同于 <i4。 |: 无字节序。例如，|S10 表示 10 字节的字符串，因为字符串的字节顺序是固定的，不依赖于字节序。

字节序的转换与数据互操作性

在跨平台开发或数据交换时，字节序的差异可能会导致数据解析错误。因此，在处理二进制文件、网络数据或跨平台应用时，需要明确字节序并进行必要的转换。例如：

类型转换：

使用数组对象的astype(dtype)方法可以转换数组元素的数据类型

📝 arange(), linspace(), logspace()函数的用法

在 NumPy 中，arange()、linspace() 和 logspace() 是生成数值序列的三个重要函数。它们各自适用于不同的场景和用途，下面是对这三个函数的详细讲解，包括其用法、参数、以及在实际应用中的区别和适用场景。

arange() 1.1 用法 arange() 函数用于生成一个数值范围内的等差序列，类似于 Python 内置的 range() 函数，但更为灵活，特别是在处理浮点数时。

1.2 参数

start: 序列的起始值（包含）。默认值为 0。 stop: 序列的结束值（不包含）。 step: 序列中元素的间隔（步长）。默认值为 1。如果 step 是小数，则可以生成非整数的序列。 dtype: 生成序列的类型。如果未指定，则由输入推断。

1.3 示例

1.4 注意事项 arange() 生成的序列不包含 stop 值。当 step 为浮点数时，结果可能会有浮点精度问题。

linspace() 2.1 用法 linspace() 函数用于生成一个数值范围内的等间隔的数列，常用于需要生成指定数量的数值点时。与 arange() 的区别在于 linspace() 会根据指定的点数生成序列，而非指定步长。

2.2 参数

start: 序列的起始值。 stop: 序列的结束值。 num: 要生成的等间隔样本数量，默认值为 50。 endpoint: 如果为 True，stop 将包含在序列内（默认值为 True）。 retstep: 如果为 True，则返回生成的间隔值（步长），同时返回数组和步长。 dtype: 输出数组的数据类型。如果未指定，则由输入推断。

2.3 示例

2.4 注意事项 linspace() 默认情况下包括 stop 值，这与 arange() 不同。如果需要指定步长，通常会使用 retstep 参数。

logspace() 3.1 用法 logspace() 函数用于生成对数刻度的数列，通常用于需要生成指数分布的数列时，例如在绘制对数坐标图时。

3.2 参数

start: 序列中第一个值的指数，basestart 为序列的第一个值。 stop: 序列中最后一个值的指数，basestop 为序列的最后一个值。 num: 要生成的等间隔样本数量，默认值为 50。 endpoint: 如果为 True，base**stop 将包含在序列内（默认值为 True）。 base: 对数空间的底数，默认值为 10。 dtype: 输出数组的数据类型。如果未指定，则由输入推断。

3.3 示例

3.4 注意事项 logspace() 在对数刻度上生成等间隔点，这在科学计算和数据可视化中非常有用。 base 参数允许你改变对数的底数，默认是 10，常用的还有 2。