numpy.lib.format模块中的内置数据类型和自定义数据类型的区别。

numpy.lib.format模块中的内置数据类型是指可以直接使用的数据类型，而自定义数据类型是根据用户需求自行定义的数据类型。

内置数据类型包括：

1. bool：布尔型数据类型，只能取True或False值。

例子：

   import numpy as np
   
   arr = np.array([True, False, True])
   print(arr.dtype)  # 输出dtype('bool')
   

2. int8, int16, int32, int64：有符号整型数据类型，分别占用1, 2, 4, 8字节存储空间，并且可表示不同的取值范围。

例子：

   import numpy as np
   
   arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)
   print(arr.dtype)  # 输出dtype('int16')
   

3. uint8, uint16, uint32, uint64：无符号整型数据类型，分别占用1, 2, 4, 8字节存储空间，并且可表示不同的取值范围。

例子：

   import numpy as np
   
   arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint16)
   print(arr.dtype)  # 输出dtype('uint16')
   

4. float16, float32, float64：浮点型数据类型，分别占用2, 4, 8字节存储空间，并且可表示不同的数值精度。

例子：

   import numpy as np
   
   arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float16)
   print(arr.dtype)  # 输出dtype('float16')
   

自定义数据类型可以通过dtype参数指定字段名称和每个字段的数据类型，用于存储结构化的数据。

例子：

import numpy as np

data = np.array([(1, 'Alice', 23), (2, 'Bob', 25)],
                dtype=[('id', int), ('name', 'S10'), ('age', int)])

print(data.dtype)  # 输出dtype([('id', '<i4'), ('name', 'S10'), ('age', '<i4')])
print(data['name'])  # 输出[b'Alice' b'Bob']

在上面的例子中，通过定义dtype参数，创建了一个自定义的数据类型data。其中，字段id的数据类型为整型，字段name的数据类型为长度为10的字符串型，字段age的数据类型为整型。通过索引操作可以获取到特定字段的值。

总结来说，numpy.lib.format模块中的内置数据类型是直接可以使用的数据类型，而自定义数据类型是根据用户需求自行定义的数据类型，用于存储结构化的数据。