NumPy에서 사용할 수 있는 일부 데이터 유형은 다음과 같습니다:

• int: 정수형 데이터(부호 있는)
  • int8, int16, int32, int64 등 다양한 정밀도를 선택할 수 있습니다.
• uint: 정수형 데이터(부호 없는)
  • uint8, uint16, uint32, uint64 등 다양한 정밀도를 선택할 수 있습니다.
• float: 부동 소수점 수 데이터
  • float16, float32, float64 등 다양한 정밀도를 선택할 수 있습니다.
• bool: 논리값 데이터 (True 또는 False)
• object: 파이썬 객체 데이터
• 기타: complex, string, datetime 등의 데이터 유형도 사용할 수 있습니다.

이러한 데이터 유형은 numpy.dtype 클래스를 사용하여 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 배열의 데이터 유형을 지정할 수 있습니다:

import numpy as np

# int32 타입을 갖는 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

# float64 타입을 갖는 배열 생성
arr = np.array([1.0, 2.5, 3.7], dtype=np.float64)

# string 타입을 갖는 배열 생성
arr = np.array(['apple', 'banana', 'orange'], dtype=np.str)

또한, dtype 속성을 통해 배열의 데이터 유형을 확인할 수도 있습니다:

print(arr.dtype)  # 출력: int32

NumPy의 dtype 속성은 배열을 구성하는 데이터의 유형을 제어함으로써 메모리 사용량을 최적화하고 계산의 정확성을 보장합니다.