numpy改變數據類型

一、從Python改變numpy數據類型

在Python中，我們可以使用int、float等類型表示數據，但是在使用numpy時，我們需要將數據類型轉換為numpy數據類型。下面是一個從Python數據類型到numpy數據類型的轉換示例：

import numpy as np

py_arr = [1.0, 2.0, 3.0]
np_arr = np.array(py_arr)

print("Python data type:", type(py_arr[0]))
print("Numpy data type:", type(np_arr[0]))

輸出結果如下：

Python data type: <class 'float'>
Numpy data type: <class 'numpy.float64'>

可以看到，Python中的浮點數類型被轉換為了numpy.float64類型。

二、numpy常用的數據類型

numpy中有多種數據類型，下面是一些常用的數據類型：

• bool：布爾類型，只能是True或False。
• int：整數類型，可以是int8、int16、int32或int64，表示不同位數的整數。
• float：浮點數類型，可以是float16、float32或float64，表示不同精度的浮點數。
• complex：複數類型，可以是complex64或complex128，表示不同精度的複數。
• string：字符串類型，可以是字符串數組型的數據類型。

三、numpy數據類型代碼

numpy中的數據類型可以用字符串表示，下面是一些常用數據類型的代碼：

• bool：’bool’
• int8：’int8′
• int16：’int16′
• int32：’int32′
• int64：’int64′
• float16：’float16′
• float32：’float32′
• float64：’float64′
• complex64：’complex64′
• complex128：’complex128′
• string：’S’

四、numpy查看數據類型

使用numpy數組的dtype屬性可以查看數組中的數據類型。下面是一個示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3], dtype='int32')
print("Array:", arr)
print("Data type:", arr.dtype)

輸出結果如下：

Array: [1 2 3]
Data type: int32

五、numpy主要數據類型

numpy的主要數據類型是數值類型和布爾類型，下面是示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype='int32')
arr2 = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32')
arr3 = np.array([True, False, True], dtype='bool')

print("Int array:", arr1)
print("Float array:", arr2)
print("Boolean array:", arr3)

輸出結果如下：

Int array: [1 2 3]
Float array: [1. 2. 3.]
Boolean array: [ True False  True]

六、numpy數據類型有哪些

numpy支持多種數據類型，下面是一些常見的數據類型：

• 整數類型：int8、int16、int32、int64
• 浮點數類型：float16、float32、float64
• 複數類型：complex64、complex128
• 字符串類型：S
• 布爾類型：bool

七、numpy修改數據類型

使用numpy數組的astype()方法可以將數組中的數據類型轉換為指定的類型。下面是示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype='int32')
print("Int array:", arr1)

arr2 = arr1.astype('float32')
print("Float array:", arr2)

arr3 = arr1.astype('bool')
print("Boolean array:", arr3)

輸出結果如下：

Int array: [1 2 3]
Float array: [1. 2. 3.]
Boolean array: [ True  True  True]

八、numpy支持的數據類型有

除了常見的數據類型外，numpy還支持一些不太常見的數據類型，下面是一些例子：

• datetime64：表示日期和時間。
• timedelta64：表示時間間隔。
• object：表示任意Python對象，但是會降低數組操作的速度。
• void：表示大小固定的數據類型。