Python Numpy（四）数据类型

NumPy 中的数据类型

NumPy 有一些额外的数据类型，并指代具有一个字符的数据类型，如i整数、u无符号整数等。

下面是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。

• • i - integer
  • b - boolean
  • u - unsigned integer
  • f - float
  • c - complex float
  • m - timedelta
  • M - datetime
  • O - object
  • S - string
  • U - unicode string
  • V - fixed chunk of memory for other type ( void )

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检查数组的数据类型

NumPy 数组对象有一个名为的属性dtype ，它返回数组的数据类型：

例子

获取数组对象的数据类型：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

print(arr.dtype)

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例子

获取包含字符串的数组的数据类型：

import numpy as np

arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])

print(arr.dtype)

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创建具有已定义数据类型的数组

我们使用该array()函数创建数组，该函数可以带一个可选参数：dtype 它允许我们定义数组元素的预期数据类型：

例子

创建一个数据类型为字符串的数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S')

print(arr)
print(arr.dtype)

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对于i, u, f, 我们S也U可以定义大小。

例子

创建一个数据类型为 4 字节整数的数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')

print(arr)
print(arr.dtype)

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如果一个值无法转换怎么办？

如果给定的类型无法转换元素，则 NumPy 将引发 ValueError。

ValueError：在 Python 中，当传递给函数的参数类型意外/不正确时，会引发 ValueError。

例子

像 'a' 这样的非整数字符串不能转换为整数（会引发错误）：

import numpy as np

arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')

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转换现有数组的数据类型

更改现有数组的数据类型的最佳方法是使用该astype()方法制作数组的副本。

该astype()函数创建数组的副本，并允许您将数据类型指定为参数。

可以使用字符串指定数据类型，例如'f'浮点数、 'i'整数等，或者您可以直接使用数据类型，例如 float浮点数和int整数。

例子

'i'通过使用作为参数值将数据类型从浮点数更改为整数：

import numpy as np

arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])

newarr = arr.astype('i')

print(newarr)
print(newarr.dtype)

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例子

int通过使用作为参数值将数据类型从浮点数更改为整数：

import numpy as np

arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])

newarr = arr.astype(int)

print(newarr)
print(newarr.dtype)

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例子

将数据类型从整数更改为布尔值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 0, 3])

newarr = arr.astype(bool)

print(newarr)
print(newarr.dtype)

转载于：

https://www.w3schools.com/python/numpy/numpy_data_types.asp