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。下表列举了常用 NumPy 基本类型。
| 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 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。
数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用，它描述了数据的以下几个方面：：
字节顺序是通过对数据类型预先设定 < 或 > 来决定的。 < 意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。
dtype 对象是使用以下语法构造的：
numpy.dtype(object, align, copy)
接下来我们可以通过实例来理解。
输出结果为：
int32
输出结果为：
int32
输出结果为：
int32
下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建。
输出结果为：
[('age', 'i1')]
输出结果为：
[(10,) (20,) (30,)]
输出结果为：
[10 20 30]
下面的示例定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。
输出结果为：
[('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]
输出结果为：
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]
每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下：
| 字符 | 对应类型 |
|---|---|
| b | 布尔型 |
| i | (有符号) 整型 |
| u | 无符号整型 integer |
| f | 浮点型 |
| c | 复数浮点型 |
| m | timedelta（时间间隔） |
| M | datetime（日期时间） |
| O | (Python) 对象 |
| S, a | (byte-)字符串 |
| U | Unicode |
| V | 原始数据 (void) |
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN？它们是对象、关键字还是其他东西？ 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串
我不确定传递给方法的对象的类型是否正确。我可能会将一个字符串传递给一个只能处理整数的函数。某种运行时保证怎么样？我看不到比以下更好的选择:defsomeFixNumMangler(input)raise"wrongtype:integerrequired"unlessinput.class==FixNumother_stuffend有更好的选择吗？ 最佳答案 使用Kernel#Integer在使用之前转换输入的方法。当无法以任何合理的方式将输入转换为整数时，它将引发ArgumentError。defmy_method(number)
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试解析一个CSV文件并使用SQL命令自动为其创建一个表。CSV中的第一行给出了列标题。但我需要推断每个列的类型。Ruby中是否有任何函数可以找到每个字段中内容的类型。例如，CSV行:"12012","Test","1233.22","12:21:22","10/10/2009"应该产生像这样的类型['integer','string','float','time','date']谢谢! 最佳答案 require'time'defto_something(str)if(num=Integer(str)rescueFloat(s
我正在玩HTML5视频并且在ERB中有以下片段:mp4视频从在我的开发环境中运行的服务器很好地流式传输到chrome。然而firefox显示带有海报图像的视频播放器，但带有一个大X。问题似乎是mongrel不确定ogv扩展的mime类型，并且只返回text/plain，如curl所示:$curl-Ihttp://0.0.0.0:3000/pr6.ogvHTTP/1.1200OKConnection:closeDate:Mon,19Apr201012:33:50GMTLast-Modified:Sun,18Apr201012:46:07GMTContent-Type:text/plain
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
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