numpy数据类型

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）

dtype 对象是使用以下语法构造的：

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 - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用

import numpy as np
# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
dt = np.dtype('i4')
print(dt)
# 结果
int32

类似的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)

例子：

import numpy as np
student = np.dtype([('name','S20'),('age','i'),('marks','f8')])
a = np.array([('xiaoming', 20, 67.187565216511651521),('xiaohon', 19, 56)],dtype = student)
print(a)
# 结果
[(b'xiaoming', 20, 67.18756522) (b'xiaohon', 19, 56.        )]