Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

4.1

 

NumPy ndarray

：多次元配列オブジェクト

99

4.1.2

 

ndarray

のデータ型

dtype

は

ndarray

のデータ型です。これはメモリ上のデータ表現形式を示す特別なオブジェクトで、

データについてのデータということでメタデータの一種でもあります。

dtype

の役割は、ある

ndarray

が格納されるメモリ範囲が特定のデータ型で解釈されることを示すものです。

In [33]: arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)

In [34]: arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

In [35]: arr1.dtype

Out[35]: dtype('float64')

In [36]: arr2.dtype

Out[36]: dtype('int32')

外部システムとのデータ連携における

NumPy

の柔軟さは、

dtype

なしに考えることはできません。

多くの場合、

dtype

はメモリ上にその要素の機械表現をそのまま保持します。このため、

ndarray

をバ

イトストリームとして直接読み書きしたり、ディスクに直接入出力したり、さらには

C

や

Fortran

といっ

た機械語に近い言語（いわゆる低水準言語）で書かれたアプリケーションと連携したり、といったこと

ができます。数値型の

dtype

には命名規則があり、

float

、

int

といった型名の後ろにビット長を示す数

字が付きます。例えば倍精度浮動小数点を考えると、これ ...