python有几种dtype

NumPy 中定义的不同标量数据类型。

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NumPy 数字类型是 dtype（数据类型）对象的实例，每个对象都有独特的特征。这些类型可以是 np.bool_、np.float32 等。

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象描述了数组对应的固定内存块的解释，取决于以下内容：

数据类型(整数、浮点或者 Python 对象)

数据大小

字节序(小端或大端)

在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型以及每个字段占用的内存块部分。

如果数据类型是子序列，它的形状和数据类型。

字节顺序取决于数据类型前缀 < 或 >。 < 表示编码是小端（最低有效字节存储在最小地址中）。 > 表示编码为大端（有效字节存储在最小地址中）。

dtype可由一下语法构造：

numpy.dtype(object, align, copy)

参数为：

Object：被转换为数据类型的对象。

Align：如果为true，则向字段添加间隔，使其类似 C 的结构体。

复制？生成 dtype 对象的新副本。如果是 flase，则结果是对内置数据类型对象的引用。