NumPy NumPy参考

• 数组对象
•    N维数组（ndarray）
•    标量
•    数据类型对象（dtype）
•       numpy.dtype
•             numpy.dtype.newbyteorder
•             numpy.dtype.type
•             numpy.dtype.kind
•             numpy.dtype.char
•             numpy.dtype.num
•             numpy.dtype.str
•             numpy.dtype.name
•             numpy.dtype.itemsize
•             numpy.dtype.byteorder
•             numpy.dtype.fields
•             numpy.dtype.names
•             numpy.dtype.subdtype
•             numpy.dtype.shape
•             numpy.dtype.hasobject
•             numpy.dtype.flags
•             numpy.dtype.isbuiltin
•             numpy.dtype.isnative
•             numpy.dtype.descr
•             numpy.dtype.alignment
•             numpy.dtype.base
•             numpy.dtype .__ reduce__
•             numpy.dtype .__ setstate__
•    索引编制
•    遍历数组
•    标准数组子类
•    Masked arrays
•    Masked array operations
•    阵列介面
•    日期时间和时间增量
• 常数
• 通用功能（ufunc）
• 例行程序
• Packaging (numpy.distutils)
• NumPy Distutils - Users Guide
• NumPy C-API
• NumPy内部
• NumPy和SWIG

属性

dtype.base¶

不管子数组的尺寸或形状如何，都为子数组的基础元素返回dtype。

也可以看看

dtype.subdtype

例子

>>> x = numpy.dtype('8f')
>>> x.base
dtype('float32')

>>> x =  numpy.dtype('i2')
>>> x.base
dtype('int16')