NumPy 是 Python 科学计算的核心库，其数据类型设计对性能和内存管理至关重要。以下是主要数据类型及特性：

常见数据类型

  • 整数类型 (int8, int16, int32, int64)
    用于存储整数值，占用内存从 1 到 8 字节。

    NumPy_integer_types

  • 浮点数类型 (float16, float32, float64)
    支持浮点运算，精度由位数决定。

    NumPy_float_types

  • 布尔类型 (bool)
    仅存储 True/False，底层以 uint8 实现。

    NumPy_boolean_types

  • 复数类型 (complex64, complex128)
    用于复数运算，包含实部和虚部。

    NumPy_complex_types

特殊数据类型

  • 对象类型 (object)
    存储 Python 对象，但性能低于数值类型。

    NumPy_object_types

  • 字符串类型 (str, string)
    用于存储文本，长度可变。

    NumPy_string_types

  • 数字类型 (number)
    包含整数和浮点数的统一接口。

    NumPy_number_types

扩展阅读

了解更多：NumPy数据类型详解
探索如何通过数据类型优化数组运算：NumPy性能优化指南