Python语言中只定义了特定数据类的一种类型（比如只有一种整数类型，一种浮点类型等）。在不需要关注计算机中数据表示方式的普通应用程序中，这样做很方便。但是，对于科学计算来说，我们需要更加精确的控制类型。

在NumPy中，引入了24种新的Python scalar类型用于更加准确的描述数据。这些类型都是可以直接在NumPy中的数组中使用的，所以也叫Array scalar类型。

本文将会详细讲解这24种scalar类型。

scalar类型的层次结构

先看一个张图，看下scalar类型的层次结构：

上面实线方框括起来的，就是scalar类型。 这些标量类型，都可以通过 np.type来访问，比如：

In [130]: np.intc
Out[130]: numpy.int32

细心的小伙伴可能要问了，这不对呀，实线方框括起来的只有22中类型，还有两个类型是什么？

还有两个是代表整数指针的 intp 和 uintp 。

注意，array scalars 类型是不可变的。

我们可以isinstance来对这些数组标量来进行层次结构的检测。

例如，如果val是数组标量对象，则isinstance（val，np.generic）将返回True。如果val是复数值类型，则isinstance（val，np.complexfloating）将返回True。

内置Scalar类型

我们用下面的表来展示内置的Scalar类型和与他们相对应的C类型或者Python类型。最后一列的字符代码是类型的字符表示，在有些情况比如构建dtype中会使用到。

boolean

类型 描述 字符代码 bool_ compatible: Python bool '?' bool8 8 bits

Integers

类型 描述 字符代码 byte compatible: C char 'b' short compatible: C short 'h' intc compatible: C int 'i' int_ compatible: Python int 'l' longlong compatible: C long long 'q' intp large enough to fit a pointer 'p' int8 8 bits

int16 16 bits

int32 32 bits

int64 64 bits

Unsigned integers

类型 描述 字符代码 ubyte compatible: C unsigned char 'B' ushort compatible: C unsigned short 'H' uintc compatible: C unsigned int 'I' uint compatible: Python int 'L' ulonglong compatible: C long long 'Q' uintp large enough to fit a pointer 'P' uint8 8 bits

uint16 16 bits

uint32 32 bits

uint64 64 bits

Floating-point numbers

类型 描述 字符代码 half

'e' single compatible: C float 'f' double compatible: C double

float_ compatible: Python float 'd' longfloat compatible: C long float 'g' float16 16 bits

float32 32 bits

float64 64 bits

float96 96 bits, platform?

float128 128 bits, platform?

Complex floating-point numbers

类型 描述 字符代码 csingle

'F' complex_ compatible: Python complex 'D' clongfloat

'G' complex64 two 32-bit floats

complex128 two 64-bit floats

complex192 two 96-bit floats, platform?

complex256 two 128-bit floats, platform?

Python 对象

对于数组中的对象类型object_来说，存储的数据其实是Python对象的引用，所以说他们的对象类型必须一致。

虽然存储的是引用，但是在取值访问的时候，返回的就是对象本身。

可以看到对于数字类型来说，int,uint,float,complex,后面可以跟上具体的数组，表示特定的长度。

intp 和 uintp 是两个指向整数的指针。

有些类型和Python自带的类型基本上是等价的，事实上这些类型就是继承自Python自带的类型：

有一个特例就是bool_ ，它和Python的 BooleanType 非常类似，但并不是继承自BooleanType。因为Python的BooleanType 是不允许被继承的。并且两者底层的数据存储长度也是不一样的。

虽然在Python中bool是int的子类。但是在NumPy中 bool_ 并不是 int_ 的子类，bool_ 甚至不是一个number 类型。

在Python 3 中， int_ 不再继承 Python3 中的int了，因为int不再是一个固定长度的整数。

NumPy 默认的数据类型是 float_。

可变长度数据类型

下面的三种数据类型长度是可变的，

类型 描述 字符代码 bytes_ compatible: Python bytes 'S#' unicode_ compatible: Python unicode/str 'U#' void

'V#'

字符代码中的 # 表示的是数字。

上面描述的字符代码，为了和Python的其他模块进行兼容，比如struct ，需要进行下面适当的修正：

c -> S1, b -> B, 1 -> b, s -> h, w -> H, 和 u -> I.

本文已收录于 http://www.flydean.com/03-python-numpy-scalar/

最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！

欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术，更懂你！