파이썬[Python] 042 데이터 타입(dtype) 객체 및 데이터 타입(Data Type) - Numpy003

앞서 포스팅에서는 NumPy에서 가장 핵심인 될 수 있는 다차원 배열(Ndarray)에 대해서 살펴 봤습니다. 이번 포스팅에서는 NumPy에서 제공하는 데이터 타입에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다.

 

Data Type	Description
bool_	바이트 형태로 저장되는 Boolean 타입
int_	Default integer 타입
intc	C int (일반적으로 int32 또는 int64)
intp	인덱싱에 사용되는 integer
int8	int 형태 ( -128 ~ 127 )
int16	int 형태 ( -32768 ~ 32767 )
int32	int 형태 ( -2147483648 ~ 2147483647
int64	int 형태 ( -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)
uint8	Unsinged int형태 (0 to 255)
uint16	Unsinged int형태 (0 to 65535)
uint32	Unsinged int형태 (0 to 4294967295)
uint64	Unsinged int형태 (0 to 18446744073709551615)
float_	float64의 약칭
float16	5비트를 지수, 10비트를 가수로 사용하는 부동 소수점
float32	8비트를 지수, 23비트를 가수로 사용하는 부동 소수점
float64	11비트를 지수, 52비트를 가수로 사용하는 부동 소수점
complex_	complex128의 약칭, 복소수
complex64	32비트를 실수, 32비트를 허수로 사용하는 복소수
complex128	64비트를 실수, 64비트를 허수로 사용하는 복소수

 

Data Type 객체(dtype)

앞서 만들었던 객체에 대한 각 데이터 타입을 설정할 수 있는 명령어가 있고, 이 부분을 통해서 각 배열에 데이터 타입을 지정할 수 있습니다. 그럼 사용하는 방법에대해서 간단히 살펴 보겠습니다. 

 

numpy.dtype(object, align, copy)

- object : data type객체를 통해 변경될 부분

- copy : data type객체를 복사하여 새로운 객체 생성

 

그리고 위의 데이터 타입에 대한 축약을 할 수 있고, 축약에 대해서는 다음과 같습니다. 

• 'b' − boolean

• 'i' − (signed) integer

• 'u' − unsigned integer

• 'f' − floating-point

• 'c' − complex-floating point

• 'm' − timedelta

• 'M' − datetime

• 'O' − (Python) objects

• 'S', 'a' − (byte-)string

• 'U' − Unicode

• 'V' − raw data (void)

한번 실습해 보겠습다. 다음 예제를 살펴보겠습니다. 

import numpy as np
dt = np.dtype(np.int32)
print(dt)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. 

int32

 

그럼, 좀더 구조체 형태의 데이터 타입을 만들어 보겠습니다. 

import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
print(dt)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. 

[('age', 'i1')]

 

그럼 직접 배열을 생성하여, 직접 접근하여 적용해 보겠습니다. 

import numpy as np 
dt = np.dtype([('age',np.int8)]) 
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) 
print(a['age'])

실행하면 다음과 같은 결과과가 나옵니다. 

[10 20 30]

 

오늘은 간단히 데이터 타입 생성하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 다음 포스팅에서는 Array에 데이터를 사용하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다. 혹 구궁금하시거나 문의 사항 있으시면 언제든지 댓글 부탁드립니다.