• 【Python 库】NumPy 超详细教程(2):数据类型


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    NumPy 数据类型1、NumPy 中的数据类型补充:复数的概念2、datetime64 的使用Ⅰ、简单示例Ⅱ、单位使用Ⅲ、配合 arange 函数使用Ⅳ、Datetime64 和 Timedelta64 运算Ⅴ、Timedelta64 单独的运算Ⅵ、numpy.datetime64 与 datetime.datetime 相互转换Ⅶ、工作日功能(busday)3、数据类型对象:dtypeⅠ、实例化 dtype 对象Ⅱ、字符代码4、numpy.datetime_data5、numpy.datetime_as_string


    NumPy 数据类型

    1、NumPy 中的数据类型

    NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型,下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型,为了区别于 Python 原生的数据类型,boolintfloatcomplexstr 等类型名称末尾都加了 _

    print(numpy.dtype) 所显示的都是 NumPy 中的数据类型,而非 Python原生数据类型。

    类型名称描述
    bool_ 布尔类型
    unicode_ / unicode / str_ / str0(零非字母O) Unicode 字符串
    int8 / byte  
    int16 / short  
    int32 / intc / int_ / long  
    int64 / longlong / intp / int0(零非字母O)  
    uint8 / ubyte  
    uint16 / ushort  
    uint32 / uintc  
    uint64 / ulonglong / uintp / uint0(零非字母O)  
    float16 / half 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
    float32 / single 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
    float64 / float_ / double 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
    complex64 / singlecomplex 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
    complex128 / complex_ / cfloat / cdouble /
    longcomplex / clongfloat / clongdouble
    复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)
    datetime64 NumPy 1.7 开始支持的日期时间类型
    timedelta64 表示两个时间之间的间隔

    这里有点不理解,我是 win7 64 位系统,上述的类型都是我实测得到的,但是,我查看源码,里面却是如下定义的。总之,为了安全起见,还是建议用 int32、int64 等无歧义的类型。

    int_ = long
    intp = long
    int64 = long
    int0 = long

    class long(signedinteger):
        """ 64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible. """
        pass

    补充:复数的概念

    我们把形如 z=a+bi(a, b均为实数)的数称为复数,其中 a 称为实部,b 称为虚部,i 称为虚数单位。
    当虚部 b=0 时,复数 z 是实数;
    当虚部 b!=0 时,复数 z 是虚数;
    当虚部 b!=0,且实部 a=0 时,复数 z 是纯虚数。

    2、datetime64 的使用

    Ⅰ、简单示例

    例一:

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03-01')
    print(a)

    输出:

    2019-03-01

    例二:

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03')
    print(a)

    输出:

    2019-03

    看到没有,可以仅显示到“月”,是不是很赞?

    Ⅱ、单位使用

    datetime64 可以指定使用的单位,单位包括年('Y'),月('M'),周('W')和天('D'),而时间单位是小时('h'),分钟('m') ),秒('s'),毫秒('ms'),微秒('us'),纳秒('ns'),皮秒('ps'),飞秒('fs'),阿托秒('as')。

    例三:
    周('W')是一个比较奇怪的单位,如果是周四,则显示当前,如果不是,则显示上一个周四。后来我想,大概是因为 1970-01-01 是周四

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03-07''W')
    b = np.datetime64('2019-03-08''W')
    print(a, b)

    输出:(2019-03-07 是周四)

    2019-03-07 2019-03-07

    例四:
    从字符串创建 datetime64 类型时,默认情况下,NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03-08 20:00')
    print(a.dtype)

    输出:

    datetime64[m]

    例五:
    也可以强制指定使用的单位。

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03''D')
    print(a)

    输出:

    2019-03-01

    例六:
    由上例可以看出,2019-032019-03-01 所表示的其实是同一个时间。
    事实上,如果两个 datetime64 对象具有不同的单位,它们可能仍然代表相同的时刻。并且从较大的单位(如月份)转换为较小的单位(如天数)是安全的。

    import numpy as np

    print(np.datetime64('2019-03') == np.datetime64('2019-03-01'))

    输出:

    True

    例七:
    从字符串创建日期时间数组时,如果单位不统一,则一律转化成其中最小的单位。

    import numpy as np

    a = np.array(['2019-03''2019-03-08''2019-03-08 20:00'], dtype='datetime64')
    print(a)
    print(a.dtype)

    输出:

    ['2019-03-01T00:00' '2019-03-08T00:00' '2019-03-08T20:00']
    datetime64[m]

    Ⅲ、配合 arange 函数使用

    例八:一个月的所有天数

    import numpy as np

    a = np.arange('2019-02''2019-03', dtype='datetime64[D]')
    print(a)

    输出:

    ['2019-02-01' '2019-02-02' '2019-02-03' '2019-02-04' '2019-02-05'
     '2019-02-06' '2019-02-07' '2019-02-08' '2019-02-09' '2019-02-10'
     '2019-02-11' '2019-02-12' '2019-02-13' '2019-02-14' '2019-02-15'
     '2019-02-16' '2019-02-17' '2019-02-18' '2019-02-19' '2019-02-20'
     '2019-02-21' '2019-02-22' '2019-02-23' '2019-02-24' '2019-02-25'
     '2019-02-26' '2019-02-27' '2019-02-28']

    例九:
    间隔也可以是 3 天('3D')这种形式哦。

    import numpy as np

    a = np.arange('2019-02''2019-03', dtype='datetime64[3D]')
    print(a)

    输出:

    ['2019-02-01' '2019-02-04' '2019-02-07' '2019-02-10' '2019-02-13'
     '2019-02-16' '2019-02-19' '2019-02-22' '2019-02-25']

    发现没有,这里少了 2019-02-28。我认为是个 BUG,没道理去掉的。

    Ⅳ、Datetime64 和 Timedelta64 运算

    例一:
    timedelta64 表示两个 Datetime64 之间的差。timedelta64 也是带单位的,并且和相减运算中的两个 Datetime64 中的较小的单位保持一致。

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03-08') - np.datetime64('2019-03-07')
    b = np.datetime64('2019-03-08') - np.datetime64('2019-03-07 08:00')
    c = np.datetime64('2019-03-08') - np.datetime64('2019-03-07 23:00''D')

    print(a, a.dtype)
    print(b, b.dtype)
    print(c, c.dtype)

    输出:

    days timedelta64[D]
    960 minutes timedelta64[m]
    days timedelta64[D]

    看 c 的表达式,因为强制限定了单位,所以 np.datetime64('2019-03-07 23:00', 'D') 所表示的时间其实是 2019-03-07,那么结果是 1 也就好理解了。

    例二:

    import numpy as np

    a = np.datetime64('2019-03') + np.timedelta64(20'D')
    print(a)

    输出:

    2019-03-21

    Ⅴ、Timedelta64 单独的运算

    例一:生成 Timedelta64

    import numpy as np

    a = np.timedelta64(1'Y')    # 方式一
    b = np.timedelta64(a, 'M')    # 方式二
    print(a)
    print(b)

    输出:

    1 years
    12 months

    例二:加减乘除

    import numpy as np

    a = np.timedelta64(1'Y')
    b = np.timedelta64(6'M')

    print(a + b)
    print(a - b)
    print(2 * a)
    print(a / b)

    输出:

    18 months
    months
    years
    2.0

    例三:
    但是,年('Y')和月('M')这两个单位是经过特殊处理的,它们无法和其他单位进行运算,一年有几天?一个月有几个小时?这些都是不确定的。

    import numpy as np

    a = np.timedelta64(1'M')
    b = np.timedelta64(a, 'D')

    输出:

    TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [M] to [D] according to the rule 'same_kind'

    Ⅵ、numpy.datetime64 与 datetime.datetime 相互转换

    import numpy as np
    import datetime

    dt = datetime.datetime(201891)
    dt64 = np.datetime64(dt, 'D')
    print(dt64, dt64.dtype)

    dt2 = dt64.astype(datetime.datetime)
    print(dt2)

    输出:

    2018-09-01 datetime64[D]
    2018-09-01

    Ⅶ、工作日功能(busday)

    busday 默认周一至周五是工作日。该实现基于一个 weekmask,包含 7 个布尔标志,用于工作日。

    例一:busday_offset
    busday_offset 将指定的偏移量应用于工作日,单位天('D')。例如计算下一个工作日:

    import numpy as np

    a = np.busday_offset('2019-03-08'1)
    print(a)

    输出:

    2019-03-11

    例二:
    如果当前日期为非工作日,则默认是报错的。

    import numpy as np

    a = np.busday_offset('2019-03-09'1)
    print(a)

    输出:

    ValueError: Non-business day date in busday_offset

    例三:
    可以指定 forwardbackward 规则来避免报错。

    import numpy as np

    a = np.busday_offset('2019-03-09'1, roll='forward')
    b = np.busday_offset('2019-03-09'1, roll='backward')
    print(a)
    print(b)

    c = np.busday_offset('2019-03-09'0, roll='forward')
    d = np.busday_offset('2019-03-09'0, roll='backward')
    print(c)
    print(d)

    输出:

    2019-03-12
    2019-03-11
    2019-03-11
    2019-03-08

    可以指定偏移量为 0 来获取当前日期向前或向后最近的工作日,当然,如果当前日期本身就是工作日,则直接返回当前日期。

    例四:

    import numpy as np

    a = np.busday_offset('2019-05'1, roll='forward', weekmask='Sun')
    print(a)

    输出:

    2019-05-12

    母亲节是 5 月的第二个星期日,本例就可以用于返回母亲节具体的日期。来解释一下:weekmask 参数在这里可以传星期的英文简写(注意是简写 Mon、Tue、Wed、Thu、Fri、Sat、Sun,全拼报错的),指定向前或向后到星期几。上面代码的含义就是:前进道 2019-05-01 后的第二个(不要忘了下标从 0 开始的)星期日。

    这个功能对老美来说也许有用,但是在中国,谁来给我求个端午节是几月几号?

    例五:is_busday
    返回指定日期是否是工作日。

    import numpy as np

    a = np.is_busday(np.datetime64('2019-03-08'))
    b = np.is_busday('2019-03-09')
    print(a)
    print(b)

    输出:

    True
    False

    例六:busday_count
    返回两个日期之间的工作日数量。

    import numpy as np

    a = np.busday_count(np.datetime64('2019-03-01'), np.datetime64('2019-03-10'))
    b = np.busday_count('2019-03-10''2019-03-01')
    print(a)
    print(b)

    输出:

    6
    -6

    例七:count_nonzero
    统计一个 datetime64['D'] 数组中的工作日天数。

    import numpy as np

    c = np.arange('2019-03-01''2019-03-10', dtype='datetime64')
    d = np.count_nonzero(np.is_busday(c))
    print(d)

    输出:

    6

    例八:
    自定义周掩码值,即指定一周中哪些星期是工作日。

    import numpy as np

    a = np.is_busday('2019-03-08', weekmask=[1111010])
    b = np.is_busday('2019-03-09', weekmask='1111010')
    print(a)
    print(b)

    输出:

    False
    True

    周掩码值还可以直接用星期单词缩写列出所有的工作日,下面所示的周掩码表示的工作日是:周一周二周三周四周六周日,周五为休息日。

    weekmask='Mon Tue Wed Thu Sat Sun'

    3、数据类型对象:dtype

    数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖如下几个方面:

    • 数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象)
    • 数据的大小(例如, 整数使用多少个字节存储)
    • 数据的字节顺序(小端法"<"或大端法">",大端法高字节在前低字节在后,小端法低字节在前高字节在后)
    • 在结构化类型的情况下,字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分(见例三)
    • 如果数据类型是子数组,它的形状和数据类型字节顺序是通过对数据类型预先设定"<"或">"来决定的。

    Ⅰ、实例化 dtype 对象

    dtype 对象构造语法:

    numpy.dtype(obj, align=False, copy=False)
    参数描述
    object 要转换为数据类型对象的对象
    align 如果为 True,填充字段使其类似 C 的结构体,只有当 object 是字典或逗号分隔的字符串时才可以是 True
    copy 复制 dtype 对象,如果为 False,则是对内置数据类型对象的引用

    例一:
    int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2', 'i4', 'i8' 代替。(见字符代码)

    import numpy as np

    dt = np.dtype('i4')
    print(dt)

    输出:

    int32

    例二:

    import numpy as np

    dt = np.dtype('<i4')
    print(dt)

    输出:

    int32

    例三:
    本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,并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。

    import numpy as np
    student = np.dtype([('name''S20'), ('age''i1')])
    print(student)

    a = np.array([('tom'21), ('Jerry'18)], dtype=student)
    print(a)

    输出:

    [('name', 'S20'), ('age', 'i1')]
    [(b'tom', 21) (b'Jerry', 18)]

    Ⅱ、字符代码

    字符代码对应类型
    b 布尔型
    i 有符号整型,'i1', 'i2', 'i4', 'i8' 对应 int8, int16, int32, int64
    u 无符号整型,'u1', 'u2', 'u4', 'u8' 对应 uint8, uint16, uint32, uint64
    f 浮点型,'f2', 'f4', 'f8' 对应 float16, float32, float64
    c 复数,'c8', 'c16' 对应 complex64, complex128
    m timedelta64(时间间隔),本质上是个 int64
    M(大写) datetime64(日期时间)
    O(大写) Python 对象
    S(大写)/ a (byte-)字符串,只能包含 ASCII 码字符,S 或 a 后带数字表示字符串长度,超出部分将被截断,例如 S20、a10
    U(大写) Unicode 字符串,U 后带数字表示字符串长度,超出部分将被截断,例如 U20
    V(大写) bytes 数组,V 后带数字表示数组长度,超出部分将被截断,不足则补零

    这里主要讲下 M 和 V 的使用,其他都比较简单好理解,可以看上面的例子。

    字符代码 M 的使用示例:

    import numpy as np

    student = np.dtype([('name''S4'), ('age''M8[D]')])
    print(student)

    a = np.array([('tom''2011-01-01'), ('Jerry', np.datetime64('2012-05-17'))], dtype=student)
    print(a)
    print(a['age'].dtype)

    输出:

    [('name''S4'), ('age''<M8[D]')]
    [(b'tom''2011-01-01') (b'Jerr''2012-05-17')]
    datetime64[D]

    这里必须写成 M8[单位],不加单位报:Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [D] to according to the rule 'same_kind'

    字符代码 V 的使用示例:

    import numpy as np

    student = np.dtype([('name''V8'), ('age''i1')])
    print(student)

    a = np.array([(b'tom'21), (b'Jerry'18)], dtype=student)
    print(a)
    print(a['name'].dtype)

    输出:

    [('name''V8'), ('age''i1')]
    [(b'x74x6Fx6Dx00x00x00x00x00', 21)
     (b'x4Ax65x72x72x79x00x00x00', 18)]
    |V8

    4、numpy.datetime_data

    语法:

    numpy.datetime_data(dtype, /)

    参数:只能是 datetime64timedelta64 类型
    返回值:返回一个元组 ('单位', 步长)

    例一:

    import numpy as np

    dt_25s = np.dtype('timedelta64[25s]')
    print(np.datetime_data(dt_25s))

    输出:

    ('s', 25)

    例二:

    import numpy as np

    dt_25s = np.dtype('timedelta64[25s]')
    b = np.array([12345], dt_25s).astype('timedelta64[s]')
    print(b)
    print(b.dtype)

    输出:

    [ 25  50  75 100 125]
    timedelta64[s]

    本例中,b 是一个 narray,数据类型从 timedelta64[25s] 转成了 timedelta64[s],所以数组中每个数都要乘以 25。

    5、numpy.datetime_as_string

    将日期时间数组转换为字符串数组。

    语法:

    numpy.datetime_as_string(arr, unit=None, timezone='naive', casting='same_kind')
    参数描述
    arr datetimes64 数组
    unit 'auto' 或者 datetime64 单位。
    timezone 时区
    casting 在日期时间单位之间进行更改时允许进行转换。有以下可选值:'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'。

    例一:

    import numpy as np

    dt_array = np.arange('2019-03-01''2019-03-10', dtype='datetime64[D]')
    str_array = np.datetime_as_string(dt_array)

    print(str_array)
    print(str_array.dtype)

    输出:

    ['2019-03-01' '2019-03-02' '2019-03-03' '2019-03-04' '2019-03-05'
     '2019-03-06' '2019-03-07' '2019-03-08' '2019-03-09']
    <U28

    例二:unit的使用示例
    默认情况下,unit=None,如果数组中的 datetime64 元素单位不一致,则会统一转化为其中最小的单位形式输出,如果 unit='auto' 则会保持原样输出。当然,如果指定了单位,则按指定的单位格式输出。

    import numpy as np

    dt_array = np.array(['2019-03''2019-03-08''2019-03-08 20:00'], dtype='datetime64')

    str_array1 = np.datetime_as_string(dt_array)
    str_array2 = np.datetime_as_string(dt_array, unit='auto')
    str_array3 = np.datetime_as_string(dt_array, unit='D')
    print(str_array1)
    print(str_array2)
    print(str_array3)

    输出:

    ['2019-03-01T00:00' '2019-03-08T00:00' '2019-03-08T20:00']
    ['2019-03-01' '2019-03-08' '2019-03-08T20:00']
    ['2019-03-01' '2019-03-08' '2019-03-08']
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