python的dtype有几种

 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，每个对象具有唯一的特征。 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对应于数组的固定内存块的解释，取决于以下方面：

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，和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的前缀<或>。<意味着编码是小端(最小有效字节存储在最小地址中)。>意味着编码是大端(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。

Copy? 生成dtype对象的新副本，如果为flase，结果是内建数据类型对象的引用。

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