NumPy支持比Python更多种类的数值类型。下表列出了NumPy中定义的不同数据类型。感谢刘老师的教程！
| 数据类型 | 描述 |
|---|---|
| bool_ | 存储为一个字节的布尔值（真或假） |
| int_ | 默认整数，相当于 C 的long，通常为int32或int64 |
| intc | 相当于 C 的int，通常为int32或int64 |
| intp | 用于索引的整数，相当于 C 的size_t，通常为int32或int64 |
| int8 | 1个字节（-128 ~ 127） |
| int16 | 16 位整数（-32768 ~ 32767） |
| int32 | 32 位整数（-2147483648 ~ 2147483647） |
| int64 | 64 位整数（-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807） |
| uint8 | 8 位无符号整数（0 ~ 255，无符号只能从0开始
|
| uint16 | 16 位无符号整数（0 ~ 65535） |
| uint32 | 32 位无符号整数（0 ~ 4294967295） |
| uint64 | 64 位无符号整数（0 ~ 18446744073709551615） |
| float | float64的简写 |
| float16 | 半精度浮点：符号位，5 位指数，10 位尾数 |
| float32 | 单精度浮点：符号位，8 位指数，23 位尾数 |
| float64 | 双精度浮点：符号位，11 位指数，52 位尾数 |
| complex_ | complex128的简写 |
| complex64 | 复数，由两个 32 位浮点表示（实部和虚部） |
| complex128 | 复数，由两个 64 位浮点表示（实部和虚部） |
| complex256 | 复数，128位 |
object |
Python对象类型 |
| string_ | 修正的ASCII字符串类型 |
| unicode_ | 修正的Unicode类型 |
注意：int8，int16，int32，int64 可替换为等价的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，其他类型也有类似的缩写。
每个内建类型都有唯一的字符代码：
- 'b'：布尔值
- 'i'：符号整数
int - 'u'：无符号整数
unint - 'f'：浮点
float - 'c'：
复数浮点 - 'm'：时间间隔
- 'M'：日期时间
'O'：Python 对象- 'S', 'a'：字符串
- 'U'：Unicode
- 'V'：原始数据（void）
np.astype()：显式地转换数据类型，使用astype时总是新生成一个数组：
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特殊值：
- np.nan：缺失值，或者理解成
不是一个数 - np.pi：圆周率
-
np.e：自然数e
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