04 - 整数类型的迷思｜【int8 -129变127？】
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-12 07:58 编辑上一讲我们知道了如何利用 Numpy 内置方法来处理数组，本节了解下 Numpy 中数据类型。
我们先利用 reshape 将一个一维列表转为 3*3 数组：
arr = np.array().reshape(3,3)
print(arr)
输出：
如果我随便将一项改成小数，例如 3.3：
arr = np.array().reshape(3,3)
print(arr)
输出：
所有项都变成浮点类型了。
记住：
**** Hidden Message *****
我们通过 dtype 方法来查看属性：
arr.dtype
输出：
有鱼油会问：“可不可以自己指定类型？”
可以，看这里：
arr2 = np.array(,dtype=np.int8).reshape(2,2)
print(arr2)
输出：
注意图中箭头所指处的“，”，有很多新手都会忘记～
看看 arr2 的类型：
print(arr2.dtype)
输出：
我们再来看一个好玩的操作：
arr3 = np.array(,dtype=np.int8).reshape(2,2)
print(arr3)
print(arr3.dtype)
输出：
2.9 取整就是 2 还可以理解，但 -129 为什么变成 127 了呢？
如果你知道字节转化，原码，反码，补码，符号位转换，你就知道答案...
但是由于本系列主讲 Numpy，就不做详细科普啦。
往下看有一个宏观层面上的解释。
Numpy的数据类型
Numpy 中整数（int）分为：有符号，无符号。
有符号包括：int8，int16，int32，int64
数字代表位数，8 代表 1 个字节，以此类推，字节越多，范围越大。
无符号包括：uint8，uint16，uint32，uint64
看一下各个字节的适用范围：
[*]int8（i1） 字节（-128 ~ 127）
[*]int16（i2） 16 位整数（-32768 ~ 32767）
[*]int32（i4） 32 位整数（-2147483648 ~ 2147483647）
[*]int64（i6） 64 位整数（-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807）
[*]uint8（u1） 8 位无符号整数（0 ~ 255）
[*]uint16（u2） 16 位无符号整数（0 ~ 65535）
[*]uint32（u4） 32 位无符号整数（0 ~ 4294967295）
[*]uint64（u8） 64 位无符号整数（0 ~ 18446744073709551615）
其中（）中的数字都代表字节，可以直接用简写（看下面代码）
int8 只能用于 -128 到 127，只能到 -128 。
-129 需要用到 int16 。
原码：1000000010000001
反码：1111111101111110
补码：1111111101111111
int16 强转为 int8 的话，补码左边 8 位就不要啦！
变为：01111111，对应的就是 127 。
这些如果你喜欢可以研究下，不难～
不想研究的话，大概知道是进制转换就可以。
小挖坑
那么有鱼油会问：怎么能转换数据类型呢？
Numpy 中的 astype 方法就可以转换类型。
代码：
arr3.astype('i2')
输出：
i2 就代表 int16，从结果看：不可以！
如果需要转，请在最开始就写成 int16 ，代码：
arr3 = np.array(,dtype=np.int16).reshape(2,2)
print(arr3)
print(arr3.dtype)
请自行测试。
下一讲我们来看浮点类型。
源码（随缘下载）：
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