NumPy是Python中用于科学计算的基础软件包，专门用于处理矩阵，数据类型是数值型的，用于对数值数据进行快速的计算。因此，numpy支持的数据类型非常精细，但是numpy不支持精确小数。

在导入numpy模块时，通常把numpy模块重命名为np：

import numpy as np

一，numpy的数据类型

Numpy支持的标量数据类型非常繁杂，我比较喜欢固定size的数据类型， 因为固定size的数据类型跟平台无关，且命名格式比较规范，格式是：[u]type[size]，u代表无符号，size代表占用的内存空间。

1，布尔类型

numpy.bool8

2，有符号的整数类型：

numpy.int8

numpy.int16

numpy.int32

numpy.int64

3，无符号的整数类型：

numpy.uint8

numpy.uint16

numpy.uint32

numpy.uint64

4，浮点数类型：

numpy.float16

numpy.float32

numpy.float64

numpy.float96

numpy.float128

5，复数类型：

numpy.complex64

numpy.complex128

numpy.complex192

numpy.complex256

numpy支持的数据类型如下表所示：

类型比特位说明 bool_ = bool8 int8 = byte int16 = short int32 = intc int_ = int64 = long uint8 = ubyte 无符号整型 uint16 = ushort  无符号整型 uint32 = uintc  无符号整型 uint64 = uintp 无符号整型 float16 float32 = single float_ = float64 = double str_ = unicode_ = unicode Unicode 字符串 datetime64 日期时间类型 timedelta64 表示两个时间之间的间隔

二，浮点数类型

数据类型的信息，可以通过finfo来查看浮点数的类型信息，通过iinfo函数来查看整数的类型信息，

finfo.eps表示1.0和下一个大于1.0的最小的浮点数之间的差异值。

ff16 = np.finfo(np.float16)
print(ff16.bits)  # 16
print(ff16.min)  # -65500.0
print(ff16.max)  # 65500.0
print(ff16.eps)  # 0.000977

三，日期和时间类型

datetime64是带单位的，分为日期单位和时间单位，日期单位的级别都大于时间单位。

日期单位是：年(Y)，月(M)，周（W），天（D）,单位级别依次减小，

时间单位是：时（h），分（m），秒（s），毫秒（ms），微妙（us），纳秒（ns），单位级别依次减小，

1秒 = 1000 毫秒（milliseconds）

1毫秒 = 1000 微秒（microseconds

通过字符串来创建日期时间类型，默认情况下，numpy会根据字符串来自动选择日期和时间单位：

a = np.datetime64('2020-03-08 20:00:05')
b = np.datetime64('2020-03-08')

datetime64的单位是级别最小的单位，例如，a 的单位是s，而b的单位是D。

1，时间增量

timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差值，timedelta64是带单位的，和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。

t1 = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07')

t1 表示两个日期之间的差值，单位是D。

NumPy允许两个Datetime64值相减，这个操作产生一个带有时间单位的数字。timedelta64的参数是一个数字（用于表示单位数），以及日期/时间单位，如 (D)ay, (M)onth, (Y)ear, (h)ours, (m)inutes, 或者 (s)econds。timedelta64数据类型也接受字符串“NAT”代替“非时间”值的数字。

>>> numpy.timedelta64(1, 'D')

Datetimes 和 Timedeltas 一起工作，为简单的日期时间计算提供方法。

>>> np.datetime64('2009-01-01') - np.datetime64('2008-01-01')
numpy.timedelta64(366,'D')
>>> np.datetime64('2009') + np.timedelta64(20, 'D')
numpy.datetime64('2009-01-21')

2，np.datetime64 和 datetime.datetime之间的转换

import numpy as np
import datetime
dt = datetime.datetime(year=2020, month=6, day=1, hour=20, minute=5, second=30)
dt64 = np.datetime64(dt, 's')
print(dt64, dt64.dtype)
# 2020-06-01T20:05:30 datetime64[s]
dt2 = dt64.astype(datetime.datetime)
print(dt2, type(dt2))
# 2020-06-01 20:05:30 <class 'datetime.datetime'>

四，numpy的空值

nan表示空值，两个nan是不相等的。

print(np.nan == np.nan)  # False
print(np.nan != np.nan)  # True

参考文档：