一、数据结构

    numpy支持的数据类型比python内置的类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对
应于python内置的类型
    numpy的数据类型实际上是dtype对象的实例，并对应唯一的字符，包括np.bool，np.int32，np.float32等等。
数据类型：
    -- bool_     ：布尔型数据类型，True或False
    -- int_      ：默认的整数类型，类似于C语言中的long，int32，int64
    -- intc      ：与C语言的int类型一样，一般是int32或int64
    -- intp      ：用于索引的整数类型，类似于C的ssize_t，一般情况下仍然是int32或int64
    -- int8      ：字节，-128 to 127
    -- int16     ：整数，-32768 to 32767
    -- int32     ：整数，-2147483648 to 2147483647
    -- int64     ：整数，-9223772036854775808 to 9223372036854775807
    -- uint8     ：无符号整数，0 to 255
    -- uint16    ：无符号整数，0 to 65535
    -- uint64    ：无符号整数，0 to 18446744073709551615
    -- float_    ：float64类型的简写
    -- float16   ：半精度浮点数，包括：1个符号位，5个指数位，10个尾数位
    -- float32   ：单精度浮点数，包括：1个符号位，8个指数位，23个尾数位
    -- float64   ：双精度浮点数，包括：1个符号位，11个指数位，52个尾数位
    -- str_      ： 表示字符串类型
    -- string    ：表示字节串类型，也就是bytes类型
    -- complex_  ：complex128类型的简写，即128位复数
    -- complex64 ：复数，表示双32位浮点数（）
    -- complex128：复数，表示双64位浮点数（）

二、结构化数据类型

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码：
    b   ：布尔型
    i   ：有符号整型
    u   ：无符号整型
    f   ：浮点型
    c   ：复数浮点型
    m   ：timedelta时间间隔
    M   ：datetime日期时间
    O   ：python对象
    S,s ：byte字符串
    U   ：Unicode
    V   ：原始数据void

1 创建结构化数据

2 结构化数据操作

三、数据类型长度

1 整型长度

默认情况： 手动设置1： 手动设置2： int8的取值范围：

    从测试结果来看，int8的取值范围是-18 to 127，并且可以将这个取值范围看成一个圆形或者循环，int8能
够存储的最大数为127，当我们要存入128时会发现，存入的是-128，而当我们要存入-129时会发现，实际存入的是
127，因此可以将这个范围理解为是一个从-128到127围成的一个环型结构。

2 字符串长度

创建字符串设置最大长度： 使用object类型长度不受限：

    使用str_类型会限制字符串的最大长度，使用不灵活，而使用object类型，字符串长度将不再受到限制，但是
str_类型相较于object类型的效率更高，因此并非object比str_更好。