astype 函數的全方位解讀

一、astype 函數的初探

astype 是 Python 中的一種函數，用於將 NumPy 數組中的數據類型轉換為特定的數據類型。例如，我們可以在 numpy 數組中將整數轉換為浮點數，字符串轉換為整數等。

astype 函數定義如下：

numpy.ndarray.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)

astype 函數的參數很多，下面我們逐一解讀。

二、astype 函數的參數

1. dtype

dtype 是一個必需的參數，用於指定轉換後的數組數據類型。可以用Python 的 int、float、bool、complex、string 等類型表示數據類型，也可以用 NumPy 中的 dtype 對象來表示。下面是一些示例：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
arr = arr.astype(float) # 將數組類型轉換為浮點數類型
print(arr) # [1. 2. 3. 4.]

arr = np.array(['1', '2', '3', '4'])
arr = arr.astype(int) # 將字符串類型轉換為整數類型
print(arr) # [1 2 3 4]

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
arr = arr.astype(np.complex) # 將數組類型轉換為複數類型
print(arr) # [1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j]

2. order

order 指定新數組的內存布局方式。如果參數值為“C”或“c”，新數組的行是依次存儲的（即“按行存儲”），如果參數值為”F”或”f”，新數組的列是依次存儲的（即“按列存儲”）。默認值為“K”或“k”，表示按盡量少的轉換來存儲數組。

3. casting

casting 參數用於指定是否允許數據類型轉換。如果設置成“safe”，則只允許安全的轉換，如果轉換會造成數據精度的損失，則轉換失敗。如果轉換對數據沒有影響，轉換成功。如果設置成“unsafe”，則允許任何類型的轉換，包括精度的損失。默認值為“unsafe”。

4. subok

subok 參數用於指定是否返回一個與被轉換數組相同的子類型。如果該值為 True，則返回子類型，否則返回基類類型。默認值為 True。

5. copy

copy 參數用於指定是否返回副本。如果該值為 True，則返回副本，否則返回原數組。默認值為 True。

三、astype 函數的使用技巧

1. 典型用例：將字符串類型數組轉換為整數類型數組

由於輸入的數據有可能帶有非數字字符，因此我們需要先將數據中的非數字字符過濾掉，然後再將字符串轉換為整數類型。

import numpy as np
arr = np.array(['1', '2', '3', '4a'])
arr = np.char.replace(arr, 'a', '')
arr = arr.astype(int)
print(arr) # [1 2 3 4]

2. 數組類型轉換問題

在進行數組類型轉換時，有時會出現精度丟失的問題。例如將浮點數轉換為整數時，會捨去小數部分，從而可能會丟失一些精度。我們可以通過numpy.astype 的“safe”模式來避免這個問題。

import numpy as np
arr = np.array([1.2, 2.6, 3.9, 4.7])
arr = arr.astype(int, casting='safe')
print(arr) # [1 2 3 4]

3. 按需返回特定類型

astype 函數可以返回不同的特定類型。例如，我們可以將整數數組轉換為布爾數組，使其只包含 1 和 0。

import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 1, 0])
arr = arr.astype(bool)
print(arr) # [ True False  True False]

此外，我們還可以將數字轉換為字符類型字符串。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
arr = arr.astype(str)
print(arr) # ['1' '2' '3' '4']

結束語

通過上述解讀，我們可以看出，astype 函數是 Python 中一種強大且實用的類型轉換函數，它可以將任意形式的數組轉換為各種數據類型的數組。同時，astype 函數也提供了許多參數，可以根據具體情況選擇不同的參數解決實際問題。