numpy轉換數據類型

一、numpy數據類型

numpy是一個基於python的科學計算庫，這個庫提供了很多數據類型，比如bool、int、float、complex等類型。numpy里有83種數據類型，可以滿足大多數數據類型的需求。

二、numpy數組數據類型轉換

numpy提供了astype函數，可以用於數組的數據類型轉換。astype()函數的語法如下：

arr.astype(dtype)

其中arr為要轉換的數組，dtype為目標數據類型。astype()函數會返回一個新數組，原數組不會被修改。astype()函數可以接受很多種數據類型，可以是numpy數組數據類型，也可以是python原生數據類型（比如int、float等）。

三、numpy數據類型代碼

numpy里的每個數據類型都對應一個字符串代碼，這些代碼是用來指定數組類型的。下面是一些常見的numpy數據類型與其代碼：

• int8：i1
• int16：i2
• int32：i4
• int64：i8
• uint8：u1
• uint16：u2
• uint32：u4
• uint64：u8
• float16：f2
• float32：f4
• float64：f8
• complex64：c8
• complex128：c16
• bool：?

四、numpy數據類型轉換

有時候，我們需要將一個數組從一個數據類型轉換成另一個數據類型。比如，我們可能需要將整型數組轉換成浮點型數組，或者將布爾型數組轉換成整型數組等。numpy提供了astype()函數用於數組數據類型轉換。

下面是一個例子，將一個整型數組轉換成浮點型數組：

import numpy as np

arr_int = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_float = arr_int.astype(np.float64)

print("arr_int的數據類型：", arr_int.dtype)
print("arr_float的數據類型：", arr_float.dtype)

執行上面的代碼會得到如下輸出：

arr_int的數據類型： int32
arr_float的數據類型： float64

五、numpy主要數據類型

numpy的主要數據類型有以下幾種：

• int
• float
• complex
• bool
• object
• string_
• unicode_

這些數據類型在numpy里都有相應的字符串代碼表示。例如，int對應的字符串代碼是i。

六、numpy常用的數據類型

在日常工作中，我們經常使用的一些numpy數據類型有：

• int32：32位整型
• float64：64位浮點型
• bool：布爾型
• object：Python對象
• string_：字符串型
• datetime64：時間日期型

七、numpy修改數據類型

除了astype()函數外，numpy還提供了其他函數用於修改數組數據類型。例如，numpy中的view()函數可以創建一個新的數組，該數組與原數組共享數據緩衝區，但擁有不同的數據類型。下面是一個例子：

import numpy as np

arr_f = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
arr_i = arr_f.view(dtype=np.int32)

print("arr_f的數據類型：", arr_f.dtype)
print("arr_i的數據類型：", arr_i.dtype)
print("arr_f：", arr_f)
print("arr_i：", arr_i)

執行上面的代碼會得到如下輸出：

arr_f的數據類型： float64
arr_i的數據類型： int32
arr_f： [1.1 2.2 3.3 4.4]
arr_i： [         0 1071225240 1075838976 1077936128]

從上面的輸出可以看出，view()函數創建了一個新的數組arr_i，它與原數組arr_f共享數據緩衝區，但數據類型不同。

八、numpy查看數據類型

我們可以使用dtype屬性來查看一個numpy數組的數據類型。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr.dtype)

執行上面的代碼會得到如下輸出：

int32

九、numpy默認數據類型

當我們創建一個numpy數組時，如果沒有顯式地指定數據類型，numpy會根據數據的類型自動選擇默認的類型。例如，如果我們創建一個包含整數和浮點數的數組，numpy會選擇浮點數類型作為默認類型。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2.0, 3, 4.0, 5])

print(arr.dtype)

執行上面的代碼會得到如下輸出：

float64

十、numpy的數據類型有哪些

numpy里有很多數據類型，這裡列出一些比較常用的數據類型與其代碼：

• int8：i1
• int16：i2
• int32：i4
• int64：i8
• uint8：u1
• uint16：u2
• uint32：u4
• uint64：u8
• float16：f2
• float32：f4
• float64：f8
• complex64：c8
• complex128：c16
• bool：?
• object：O
• string_：S
• unicode_：U

numpy提供了很多函數可以用來進行數據類型的轉換和修改。如果你需要對數組的數據類型進行操作，numpy有很多可以使用的函數。