Python int16和in32数据类型之间有什么区别

必填项：numpy

b = np.arange(10, dtype = 'int16')
print(b)  #prints [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
a = b.view(dtype = 'int32')
print(a) #prints [ 65536 196610 327684 458758 589832] #notice also the space before the first element

有人能解释一下发生了什么事吗

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在将数据类型转换为“int32”时。我一直认为“十六进制”到“32”意味着分配的位数会改变它，但显然我不理解它

< p>这是用来表示每个整数的位数，正如你所说的，但是想想当你尝试打印10个代码>每个

int32

单词将由两个

int16

单词构建。因此，如您所见，只有5个

int32

单词

此外，32位整数中的字节顺序是，第一个16位字将是LSB位。因此，看看你的前两个单词的十六进制表示法。在16位中，它们是：

0x0000=0

和

0x0001=1

。当在32位字中使用相同的位时，由于这种有点不直观的位顺序，您会得到

0x0001 0000=65536

我希望这有助于您理解这些概念。

Ref:in Numpy和as the ndarray.view

a、 视图（dtype=some_dtype）用不同的数据类型构造数组内存的视图。这可能会导致重新解释内存字节

考虑

b=np.arange（10，dtype='int16'）

它将生成一个从0到9的等距阵列<代码>[01 2 3 4 5 6 7 8 9]

1.1将此数组视为

int32

，通过

（32/16）=2

此外，尝试在奇数长度数组上执行此操作将导致错误

输出为

[65536 196610 327684 458758 589832]

说明：

[65536*1+0、65536*3+2、65536*5+4、65536*7+6、65536*9+8]

考虑

b=np.arange（10，dtype='int32'）

它与

np.arange（10）

相等，后者只是创建了一个从0到9的等间距数组

2.1将此数据视为

int16

将数据中的每个元素拆分为

（32/16）=2个部分。

因此，
a=b.view（dtype='int16'）
是
[0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0]



2.2将此数据视为
int8
将数据中的每个元素拆分为
（32/8）=4个部分。

因此，
a=b.view（dtype='int8'）
是
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0]

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以及数组第一个元素前面的空间

a

；这与numpys表示数组的方式有关。无论您是像上面那样创建数组，还是以普通方式创建数组（[6553619661327684458758589832]），都没有关系。谢谢。为什么是太空呢？我不明白创建这样的数据类型更改流的目的是什么。人们会假设每一个都移动16位，并用0填充，非常感谢。也许一次更正。。在2.2 32/8=4部分中，你的意思是？@Nitin，我希望我的答案解决了你的问题。记住，你总是可以接受你认为有用的答案。谢谢你的清晰而中肯的回答，但是约翰在他给你的答案中已经很好地解决了我的每一个问题。所以我接受他的回答是的，你必须接受这个答案，不管他们什么时候发布他们的答案，这个答案解决了你的问题。好的答案可能需要额外的研究时间，所以快速发帖不应该成为接受的标准：）明白。我是stackoverflow的新手，我会记住这一点。为什么这个问题被评为-1级？可能是因为这个问题几乎没有研究成果，而且措辞也很糟糕