この記事では、Python言語とNumPyを用いて、配列生成時にデータ型を設定する方法をソースコード付きで解説します。
データ型の種類一覧
NumPyの配列のデータ型は以下の種類があります。
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| bool | 論理値型 |
| inti | OS依存の整数(64bitのOSならint型64ビット) |
| int8 | 8ビットの整数型 |
| int16 | 16ビットの整数型 |
| int32 | 32ビットの整数型 |
| int64 | 64ビットの整数型 |
| unit8 | 8ビット符号なし整数型(画像処理などでよく使います) |
| unit16 | 16ビット符号なし整数型 |
| unit32 | 32ビット符号なし整数型 |
| unit64 | 64ビット符号なし整数型 |
| float16 | 16ビットの実数型 |
| float32 | 32ビットの実数型 |
| float64 | 64ビットの実数型 |
| complex64 | 64ビットの複素数型 |
| complex128 | 128ビットの複素数型 |
NumPyの配列は、型推定が行われますが配列生成のメソッドで引数dtypeで型を指定することもできます。
また、配列のデータ型はdtype属性で確認できます。
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np x = np.array([1, 2, 3]) print(x.dtype) # int32 y = np.array([1., 2., 3.]) print(y.dtype) # float64 z = np.array([1, 2, 3], dtype='float64') print(z.dtype) # float64
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