整数のデフォルトはint64で、小数のデフォルトはfloat64である。
ただし、OS、Python、NumPyのバージョンなど、環境によって変わることがあります。
dtype属性でデータ型を確認できる。
dtype属性は以下のように使います。
arr = np.array([1])
arr.dtype
▶︎ dtype('int64')
属性のため、「dtype(arr)」ではなく「arr.dtype」と記述します。
なお、要素の型ではなくオブジェクトの型を確認するtype関数は、関数のため「type(arr) ▶︎ numpy.ndarray」と記述します。type関数はNumPyの関数ではなく、Python標準の関数です。
astypeメソッドで以下のように記述して、データ型を変更できます。
arr = np.array([1])
arr.astype(np.float64)
▶︎ array([1.])
int32やint64の数字部分は、確保するメモリ量を表している。
正しい説明です。
int64などの数字部分は確保するメモリ量を表しており、以下の範囲の数値を要素に格納できます。
int16 → 2バイト（-32768〜32767）
int32 → 4バイト（-2147483648〜2147483647）
int64 → 8バイト（-9223372036854775808〜9223372036854775807）
Numpyの主なデータ型は以下があります。
bool（論理型）
int16、int32、int64（整数）
float16、float32、float64（浮動小数点数）
datetime64、timedelta64（日時）
datetime64は、「date = np.array('2015-07-04', dtype=np.datetime64)」のように記述して作成します。