Numpyのデータ型について

2024年6月17日

NumPy（Numerical Python）は、Pythonでの科学技術計算をサポートするライブラリであり、効率的な配列操作が可能です。

NumPyのデータ型は、その配列（ndarray）に格納されるデータの種類を定義し、データの効率的な保存と操作を可能にします。

以下に、NumPyの主要なデータ型とその特徴について詳しく説明します。

基本的なデータ型

数値データ型

整数型（integer）

int8: 8ビット整数（-128から127）
int16: 16ビット整数（-32,768から32,767）
int32: 32ビット整数（-2,147,483,648から2,147,483,647）
int64: 64ビット整数（-9,223,372,036,854,775,808から9,223,372,036,854,775,807）

符号なし整数型（unsigned integer）

uint8: 8ビット符号なし整数（0から255）
uint16: 16ビット符号なし整数（0から65,535）
uint32: 32ビット符号なし整数（0から4,294,967,295）
uint64: 64ビット符号なし整数（0から18,446,744,073,709,551,615）

浮動小数点数型（floating point）

float16: 半精度浮動小数点数
float32: 単精度浮動小数点数
float64: 倍精度浮動小数点数（NumPyのデフォルト）
float128: 四倍精度浮動小数点数（システムによってはサポートされないことがあります）

複素数型（complex floating point）

complex64: 複素数（2つの32ビット浮動小数点数）
complex128: 複素数（2つの64ビット浮動小数点数）

その他のデータ型

ブール型（boolean）

bool_: 真（True）または偽（False）

文字列型（string）

string_: 固定長のバイト文字列
unicode_: 固定長のUnicode文字列

バイト型（byte）

byte: 8ビットのバイト
ubyte: 8ビットの符号なしバイト

オブジェクト型（object）

object_: 任意のPythonオブジェクト（配列要素として他のPythonオブジェクトを格納する場合に使用）

データ型のエイリアス

NumPyでは、Pythonの標準的なデータ型と互換性のあるデータ型エイリアスを提供しています。

これにより、Pythonの標準的な型とNumPyの型を相互運用しやすくなります。

int: プラットフォームに依存する整数型（通常はint32またはint64）
float: プラットフォームに依存する浮動小数点数型（通常はfloat64）
complex: プラットフォームに依存する複素数型（通常はcomplex128）

データ型の設定と確認

NumPy配列のデータ型は、配列の作成時に指定できます。

以下はその例です。

import numpy as np

# 整数型の配列を作成
arr_int = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
print(arr_int.dtype)  # int32

# 浮動小数点数型の配列を作成
arr_float = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4], dtype=np.float64)
print(arr_float.dtype)  # float64

# 複素数型の配列を作成
arr_complex = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=np.complex128)
print(arr_complex.dtype)  # complex128

データ型の変換

既存の配列のデータ型を変更する場合、astypeメソッドを使用します。

# 整数型から浮動小数点数型に変換
arr_int_to_float = arr_int.astype(np.float64)
print(arr_int_to_float.dtype)  # float64

# 浮動小数点数型から整数型に変換
arr_float_to_int = arr_float.astype(np.int32)
print(arr_float_to_int.dtype)  # int32