当我们使用`numpy.array()`时，默认情况下它会尝试推断输入数据应映射到的最佳 NumPy 数据类型（dtype）。然而，在某些场景下，可能需要明确地指定制数型或非数型数据的具体类型，这时可以通过将一个特殊的参数——“dtype”传递给该构造器函数来自定义数组元素的数据类型。
例如：
python
import numpy as np
# 创建整型数组的例子：
int_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
print(int_array.dtype) # 输出：int8
# 创建浮点型数组的例子:
float_array = np.array([0.5, 0.7, 1.4], dtype=float)
print(float_array.dtype) # 输出：float64 (默认)
# 创建复数型数组的例子：
complex_array = np.array([(1+2j), (-3-4j)], dtype=complex)
print(complex_array.dtype) # 输出： complex128 (默认)
# 创建布尔型数组的例子：
bool_array = np.array([True, False, True], dtype=bool)
print(bool_array.dtype) # 输出： bool
甚至可以创建自定义结构体类型如记录 arrays:
struct_dtype = [('name', 'S10'), ('age', int)]
structured_array = np.zeros((2,), dtype=struct_dtype)
print(structured_array[0])
以上代码展示了如何根据不同需求设置不同数据类型创建NumPy数组。通过这种方式，我们可以确保内存管理的有效性以及执行数学和逻辑运算的一致性和准确性，并且可以根据实际应用场景精确控制存储开销及精度要求等特性。总的来说，对 `numpy.array()` 函数中的 "dtype" 参数的良好理解和运用对于优化基于Numpy的工作流程具有重要意义。