Numpy數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換astype,dtype的示例分析

這篇文章主要介紹Numpy數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換astype,dtype的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

1、查看數(shù)據(jù)類型

In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])
In [12]: arr
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])
// 該命令查看數(shù)據(jù)類型
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('int64')
In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)
// 該命令查看數(shù)據(jù)類型
In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float64')

2、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型

// 如果將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，則小數(shù)部分會(huì)被截?cái)?
In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])
In [8]: arr2
Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221])
// 查看當(dāng)前數(shù)據(jù)類型
In [9]: arr2.dtype
Out[9]: dtype('float64')
// 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 float -> int
In [10]: arr2.astype(np.int32)
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

3、字符串?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換為數(shù)值型

In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)
In [5]: numeric_strings
Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')
// 此處寫的是float 而不是np.float64, Numpy很聰明，會(huì)將python類型映射到等價(jià)的dtype上
In [6]: numeric_strings.astype(float)
Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])

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