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发表日期： 2021-09-14 10:27:54 浏览次数：107

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厦门，简称“厦”或“鹭”，别称鹭岛，是福建省辖地级市、副省级市、计划单列市，国务院批复确定的中国经济特区，东南沿海重要的中心城市、港口及风景旅游城市 [1] 。截至2020年，全市下辖6个区，总面积1700.61平方千米，建成区面积397.84平方千米。 [2-3] [8] 根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，厦门市常住人口为516.3970万人。 [4] 2020年，厦门市实现地区生产总值（GDP）6384.02亿元。 [3]

厦门地处中国华东地区、福建省东南部，由本岛（厦门岛）、离岛鼓浪屿、西岸海沧半岛、北岸集美半岛、东岸翔安半岛、大嶝岛、小嶝岛、内陆同安、九龙江等组成，陆地面积1700.61平方千米，海域面积390多平方千米。厦门通行闽南语厦门话，与漳州、泉州同为闽南地区的组成部分。 [8]

厦门是国家综合配套改革试验区、国家物流枢纽、东南国际航运中心、自由贸易试验区、国家海洋经济发展示范区、两岸新兴产业和现代服务业合作示范区、两岸区域性金融服务中心和两岸贸易中心。 [5-7] 截至2018年，厦门的综合信用指数在36个省会及副省级城市排名第2，营商环境居副省级城市第1位 [9] ，外贸综合竞争力居全国第5位，厦门港集装箱吞吐量位居全球第14位 [10-11] 。

2018年，厦门被重新确认为国家卫生城市（区）。 [12] 2020年，厦门市被住房和城乡建设部命名为国家生态园林城市， [13] 被全国双拥工作领导小组办公室授予厦门“全国双拥模范城市”。 [14] 被中央依法治国委员会选为第一批全国法治政府建设示范地区和项目名单。

umPy 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。下表列举了常用 NumPy 基本类型。

名称	描述
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）

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用，它描述了数据的以下几个方面：：

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，那么它的形状和数据类型是什么。

字节顺序是通过对数据类型预先设定 < 或 > 来决定的。 < 意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。> 意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，即高位组放在最前面)。

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

实例

接下来我们可以通过实例来理解。

实例 1

import numpy as np# 使用标量类型dt = np.dtype(np.int32)print(dt)

输出结果为：

int32

实例 2

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)

输出结果为：

int32

实例 3

import numpy as np# 字节顺序标注dt = np.dtype('<i4')print(dt)

输出结果为：

int32

下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建。

实例 4

# 首先创建结构化数据类型import numpy as npdt = np.dtype([('age',np.int8)]) print(dt)

输出结果为：

[('age', 'i1')]

实例 5

# 将数据类型应用于 ndarray 对象import numpy as npdt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) print(a)

输出结果为：

[(10,) (20,) (30,)]

实例 6

# 类型字段名可以用于存取实际的 age 列import numpy as npdt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) print(a['age'])

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