(object , dtype = None , copy = True , order = None , subok = False , ndmin = 0) 参数 描述 object 数组或嵌套的数列...dtype 数组元素的数据类型 copy 对象是否需要复制 order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） subok 默认返回一个与基类类型相同的数组 ndmin 指定生成数组的最小维度...与C的float兼容 float64 f8或d 标准的单精度浮点数，包括：1个符号位，11个指数位，52个尾数位。...布尔数据类型（表示True或False） 数据类型对象（dtype） dtype对象使用dtype函数构造 numpy.dtype(object , align , copy) 参数 描述 object...) print(array) print(array.dtype) [1. 2. 3.] float64 ndarray对象属性 ndarray对象属性有： 属性 描述 ndarray.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量
DataFrame中的数据类型 data = pd.read_csv("600519.csv", encoding='gbk') print(data.dtypes) 日期 object...股票代码 object 名称 object 收盘价 float64 最高价 float64 最低价 float64 开盘价 float64 前收盘...float64 涨跌额 object 涨跌幅 object 换手率 float64 成交量 int64 成交金额 float64 总市值 float64...流通市值 float64 dtype: object 与numpy中的ndarray相比，同一个ndarray中的数据类型是一致的，而DataFrame中的每一列数据可以是不同类型的数据。...将日期设置为行索引后，“日期”这一列数据变成了索引，数据中就不再有日期了。可见，set_index()移动了列的位置，从数据移动到了行索引(但没有删除数据)。
ndarray 中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象。ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...dtype 数据类型 copy 如果为 True，则 object 对象被复制，否则，只有当__array__返回副本，object 是嵌套序列，或者需要副本来满足任何其他要求（dtype，order...order 指定阵列的内存布局。 如果 object 不是数组，则新创建的数组将按行排列（C），如果指定了（F），则按列排列。 如果 object 是一个数组，则以下成立。...dtype ndarray 的数据类型 例一：endpoint 参数的用法 我特意挑了下面这个除不尽的例子来显示 endpoint 的效果。...（这里不能用 list，会报：AttributeError: 'list' object has no attribute 'buffer'），numpy.frombuffer 从 array.array
__array_finalize__(obj)而不必担心ndarray是否是它们的超类。实际调用仍然是一个空操作。...__array_finalize__(obj)而不必担心ndarray是否是它们的超类。实际调用仍然是一个空操作。...path-like object。...的平台特定精度，后者被用作各种numpy.ndarray.ctypes属性的数据类型。...的特定于平台的精度，后者用作各种 numpy.ndarray.ctypes 属性的数据类型。
另一种方法是半浮点量化，今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量（const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。...3 Graph转换 重新构造graph，参数从原始pb的graph中拷贝，并转为float16 def convert_graph_to_fp16(model_path, save_path, name...类型修改为设置的目标类型 if node.attr[attr].type == types_pb2.DT_FLOAT: # modify node...类型修改为设置的目标类型 if node.attr[attr].type == types_pb2.DT_FLOAT: # modify node...as_text=as_text, target_type=target_type, input_name=input_name, output_names=output_names) # 测试一下转换后的模型是否能够加载
（数组标量是类型/类float32，float64等的实例，而0维数组是包含恰好一个数组标量的ndarray实例。）...该出 参数必须是ndarray与具有相同数目的元素。它可以具有不同的数据类型，在这种情况下将执行转换。 ndarray.argmax([axis, out]) 返回给定轴的最大值索引。... ### 这些都是可以使用的 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位的浮点数组成的复数类型...np.bool # TRUE 和 FALSE 的 bool 类型 np.object # Python 中的 object 类型 np.string # 固定长度的 string 类型 np.unicode...# 转置数组 d = np.transpose(c) # 更改数组的形状 c.ravel() # 可以使数组变成一维数组 c.reshape((3, 2)) # 将数组的形状从 (2, 3) 改为 (
在最简单的情况下，一维数组在数学上表示为向量，通常由float对象内部表示为实数的一行或一列元素组成。在更普遍的情况下，数组表示为i × j 矩阵的元素。...② 将array数据写入文件。 ③ 关闭文件。 ④ 或者，可以使用with上下文执行相同的操作。 ⑤ 这显示了磁盘上写入的文件。 与以前一样，从磁盘读取数据时，array对象的数据类型很重要。...然而，当将通用函数应用于 Python float对象时，需要注意与math模块中相同功能的性能降低。...⑥ 或者，s的形状可以更改为(4, 1)以使加法起作用（但结果不同）。 通常情况下，自定义的Python函数也适用于numpy.ndarray。...② 函数f应用于 Python 的float对象。 ③ 同一函数应用于ndarray对象，导致函数的向量化和逐个元素的评估。 NumPy所做的是简单地将函数f逐个元素地应用于对象。
，比如 ndarray 数组的存储方式，以及是否是其他数组的副本等，示例如下：import numpy as npx = np.array([1,2,3,4,5])print (x.flags)----...float, order = 'C')参数说明：shape：指定数组的形状dtype：数组元素的数据类型，默认值是值 floatorder：指数组元素在计算机内存中的储存顺序，默认顺序是“C”(行优先顺序...=float,order="C")参数说明：shape：指定数组的形状大小dtype：可选项，数组的数据类型order：“C”代表以行顺序存储，“F”则表示以列顺序存储示例如下：import numpy...asarray() 能够将一个 Python 序列转化为 ndarray 对象，语法格式如下：numpy.asarray（sequence，dtype = None ，order = None ）参数说明...offset = 0)参数说明：buffer：将任意对象转换为流的形式读入缓冲区dtype：返回数组的数据类型，默认是 float32count：要读取的数据数量，默认为 -1 表示读取所有数据offset
在list 对象中，可以存放多种数据类型，比如整数、浮点数、字符串等，但是ndarray对象中仅仅支持一种数据类型。为了达到快速运算的目的，就不能支持太多的数据类型。...Ndarray对象的创建方式只需要调用np.array()即可，np.array()的详细参数如下： array(p_object, dtype=None, copy=True, order='K',...subok=False, ndmin=0) p_object：一个数组或者嵌套数列，仅支持列表和元组的类型 dtype：数组元素的数据类型，可选 copy：是否复制对象，默认为True order：创建数组的样式...，通过dtype可以更改为int64类型，同理其他的数据类型也是一样。...，默认包含 dtype：数据类型，如果不指定则推断数据类型 retstep：步长，设置是否返回步长。
.+0.j]]) 数组标量 数组标量是类型/类 float32，float64 等的实例。为了处理操作数的统一性，NumPy 将标量视为零维数组。...对象数组 一个其数据类型为object的数组；即，它包含对 Python 对象的引用。...从 ABCPolyBase 中删除了 nickname 属性。 float->timedelta 和 uint64->timedelta 提升将引发 TypeError。...元组对象数据类型 DeprecationWarning 转为 error 将 FutureWarning 更改为已更改的行为 数据类型现在总是为 true __getslice...功能移至 multiarray 更严格地检查 gufunc 签名是否符合规范 np.einsum 返回的视图可写入 np.argmin 跳过 NaT 值 已弃用 涉及字符串或结构化数据类型的数组比较
通过索引等方式从数组中提取的项目由一个 Python 对象表示，其类型是 NumPy 中内置的数组标量类型之一。数组标量可以轻松操作更复杂的数据排列。...__setitem__(key, value, /) 将 self[key] 设置为 value。 ndarray.__contains__(key, /) 返回 key 是否在 self 中。...__setitem__(key, value, /) 将 self[key] 设置为 value。 ndarray.__contains__(key, /) 返回 key 是否在 self 中。...视图（切片等）在创建时从其基础数组继承 WRITEABLE，但对于可写数组的视图可以随后被锁定，而基础数组保持可写。 （相反则不成立，即不能将视图从只读数组改为可写。...”文件中可以找到更详细的关于步幅的解释。
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可： numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok...numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。...数据类型对象（dtype） numpy.dtype(object, align, copy) object - 要转换为的数据类型对象 align - 如果为true， 填充字段使其类似C的结构体 copy...numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组： numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') ?...Process finished with exit code 0 从数值范围创建数组 numpy.arange numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下
参数说明： 名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型，可选 copy 对象是否需要复制，可选 order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）...如果配置了 dtype，那么数组元素都会被转换为对应的类型，如 np.array(object=[1, 2], dtype='float64') 。...的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。...对换数组的两个轴 transpose 、ndarray.T 都可以将数组翻转，例如将 2x5 的数组翻转为 5x2。...修改数组维度 其主要函数如下： 维度 描述 broadcast 产生模仿广播的对象 broadcast_to 将数组广播到新形状 expand_dims 扩展数组的形状 squeeze 从数组的形状中删除一维条目
typenum参数允许指定任何内置数据类型，例如NPY_FLOAT或NPY_LONG。如果需要，可以使用PyArray_FILLWBYTE（return_object, 0）将数组的内存设置为零。...不会检查scalar是否为数组标量。如果无法确定合适的数据类型，则默认返回一个NPY_OBJECT数据类型。...数组的内存未初始化（除非 typenum 是NPY_OBJECT，在这种情况下数组中的每个元素都设置为 NULL）。typenum参数允许指定任何内置数据类型，如NPY_FLOAT或NPY_LONG。...除非数据类型对应于NPY_OBJECT，否则数组未经初始化，此时数组将填充为Py_None。...该数组未初始化，除非数据类型对应于NPY_OBJECT，在这种情况下，数组将填充Py_None。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。...Ndarray数组：和C语言数组实现类似，也是一段连续的内存空间，里面存放的也是相同的数据类型。...数组的数据对象 * dtype: 可选参数，通过它可以更改数组的数据类型---可将原来的整型或者其他类型进行强制转换 * copy: 可选参数，当数据源是ndarray 时表示数组能否被复制...为True，使用object的内部数据类型； 为False 使用object数组的数据类型 代码示例： 注意： * 其中np_array就是Ndarray类型。 ...* 如果传进来的列表包含不同的类型，则统一转化为同一类型，转化的优先级:str>float>int，即有str则都转化为str,这样才能保证NumPy数组中数组的一致性。
默认为np.arange(n) dtype 数据类型 copy 是否复制数据，默认false 2....Series print(pd.Series()) 输出 Series([], dtype: float64) 2.2 从ndarray创建一个Series 从ndarray创建时，如果传递索引，索引需要有相同的长度...d dtype: object 如果传递索引(例子中用了两个相同的索引) data = np.array(['a','b','c','d']) s = pd.Series(data,index=[101,103,105,105...]) print(s[105]) 输出结果 105 c 105 d dtype: object 2.3 从字典创建一个Series 此时如果不指定索引，按照顺序取得字典键作为索引，如果指定了索引...nan： b 1.0 c 2.0 d NaN a 0.0 dtype: float64 2.4 从标量创建Series 数据为标量值，必须提供索引，该值将被重复以匹配索引长度。
〇，numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。 大部分底层代码用C语言编写，运行速度快。 强有力支持向量化编程风格，有效替代循环。 相对于python有更加丰富的数据类型。...numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc 本节我们介绍 ndarray多维数组。 一，ndarray常用属性 ? ?...二，array数据类型 array 常见的数据类型dtype有： int: int16('i2')，int32('i4')，int64('i8') float: float16('f2')，float32...D]'规定时间精度，D也可以是Y,M,h,m,s)， 时间间隔 np.timedelta64('timedelta64',或 'timedelta64[D]'规定间隔精度，D可以是D,h,m,s) object...3，日期时间数据类型 ? 4，object对象数据类型 ? ? 5，自定义数据类型 ? 三，创建 array 1，类型转换法 ? 2，内部函数法 ? 3，arange和linspace ?
7.Numpy中的对象 Numpy中提供了以下对象，用来解决标准Python的不足： 1.ndarray(N-dimensional array object)N维数组对象，存储单一数据类型的N维数组...2.ufunc(universal function object)通用函数对象，对数组进行处理的函数。...，其中元素数据类型默认为float64； np.ones方法，需要1个参数，参数数据类型为元祖，返回值数据类型为ndarray，其中元素数据类型默认为float64； np.full方法，需要2个参数...，第1个参数数据类型为元祖，第2个参数数据类型为数字类型，可以为int或者float, np.full方法返回值数据类型为ndarray,其中元素数据类型等同于np.full方法的第2个参数的数据类型...; np.eye方法，需要1个参数，参数数据类型为int型，返回值数据类型为ndarray,其中元素数据类型默认为float64。
- 参数说明 - 必选参数 - object 数组或嵌套的数列 - 可选参数 - dtype 数组元素的数据类型...- copy 对象是否需要复制 - order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）...'> >>> x.shape # 查看ndarray对象的维度 (2, 3) >>> x.dtype # 查看x里的数据类型 dtype('int32') ```...（ndarray对象支持的数据类型） 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...对象进行操作，但是如果没有赋值，不会改变原来的ndarray对象** ##### 当对两个ndarray对象数据类型精度不一样进行操作时，结果的精度为更精确的那个数据类型 ```python >
NumPy数值是dtype(数据类型)对象的实例，每个对象具有唯一的特征。 ...# [1 1 1]] # 将列表转换为ndarray x = [1, 2, 3] a = np.asarray(x, dtype=float); print(a) # [1. 2. 3.] # 将元组转换为...object at 0x000000000330BFD0> # 使用迭代器创建ndarray, fromiter函数从任何可迭代对象构建一个ndarray对象,返回一个新的一维数组 y = np.fromiter...(it, dtype=float); print(y) # [0. 1. 2. 3. 4.] # arange函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值 # numpy.arange(start......]; print(c) # [3 4 5] # 高级索引：如果一个ndarray是非元组序列，数据类型为整数或布尔值的ndarray，或者至少一个元素为 # 序列对象的元组，我们就能够用它来索引
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