NumPy의 dtype (데이터 타입)

(1) dtype의 정의

NumPy의 dtype은 배열 내 각 요소의 자료형(data type)을 지정하는 속성이다. NumPy 배열은 파이썬 리스트와 달리 모든 요소가 동일한 자료형을 가져야 하며, 해당 정보를 dtype 속성이 저장하고 관리한다.

(2) 주요 dtype 종류

NumPy dtype의 주요 예시
dtype	설명	예시
int32 / int64	32비트 또는 64비트 정수형	1, 2, 100
float32 / float64	32비트 또는 64비트 부동소수점형	3.14, 0.001
bool	불리언 형	True, False
complex	복소수형	1 + 2j
U	유니코드 문자열형	"apple", "파이썬"

(3) dtype 지정 및 변환


import numpy as np

# 배열 생성 시 자동 지정
x = np.array([1, 2, 3])
x.dtype   # 예: int64

# 명시적 지정
f = np.array([1, 2, 3], dtype='float32')
f.dtype   # float32

# 형 변환
b = x.astype('float')
b         # array([1., 2., 3.])

(4) dtype의 중요성

성능: 고정된 자료형은 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 높이는 데 기여함.
정확성: 계산 결과의 자료형을 제어함으로써 수치 오차를 최소화할 수 있음.
호환성: 머신러닝 모델, 데이터베이스, 파일 포맷 등과의 호환성을 보장함.

NumPy의 dtype은 단순한 속성을 넘어서 과학적 데이터 처리 및 수치 계산의 기반 요소로서 핵심적인 역할을 한다.