Изучите типы данных NumPy за 8 минут! 💱

#python #coding #numpy dtype = Ключевой аргумент, сообщающий NumPy, какие значения хранятся в массиве. В противном случае NumPy сам выбирает оптимальный тип данных на основе ваших данных. Ручная настройка dtype повышает производительность. & более эффективно использует память (особенно при работе с большими наборами данных). integer (int8, int16, int32, int64) float (float16, float32, float64) boolean (bool_) string (str_) object (object_) int8 = от -128 до 127 int16 = от –32 768 до 32 767 int32 = от –2 147 483 648 до 2 147 483 647 int64 = от –9,22e18 до 9.22e18 float16 = точность ~3-4 десятичных знака float32 = точность ~7-8 десятичных знаков float64 = точность ~15-17 десятичных знаков