数据类型
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。
常用 NumPy 基本类型
- 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）
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）
- 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
- 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型
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
# 使用标量类型
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)
输出：
int32
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3696975/blog/3207189