May 2018
Intermediate to advanced
556 pages
13h 21m
Japanese
book
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
by Jake VanderPlas, 菊池 彰
Content preview from Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
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2.2
NumPy
配列の基礎
41
2.1.6
NumPy
の標準データ型
NumPy
配列の値は
1
つの型を持つため、型とその制限に関する詳細な知識は重要です。
NumPy
は
C
言語で実装されているため、
NumPy
の型は
C
言語、
Fortran
、およびその他の関連する言語の
ユーザにはよく知られています。
標準の
NumPy
データタイプを表 2-1 に示します。配列を作成するときには、文字列を使用して
配列を指定できます。
np.zeros(10, dtype='int16')
または、関連する
NumPy
オブジェクトを使用します。
np.zeros(10, dtype=np.int16)
表2-1 標準NumPy データ型
データ型 説明
bool_
論理型（
True
または
False
）。
1
バイトに格納される。
int_
デフォルトの整数型（
C
言語の
long
と同等。通常
int64
か
int32
）。
intc
C
言語の
int
と同じ（通常
int64
か
int32
）。
intp
インデクスに使用するための整数（
C
言語の
ssize_t
と同等。通常
int64
か
int32
）。
int8
バイト（−
128
から
127
）。
int16
整数（−
32768
から
32767
）。
int32
整数（−
2147483648
から
2147483647
）。
int64
整数（−
9223372036854775808
から
9223372036854775807
）。
uint8
符号なし整数（
0
から
255
）。
uint16
符号なし整数（
0
から
65535
）。
uint32
符号なし整数（
0
から
4294967295 ...