.astype詳解

一、什麼是.astype

.astype是一個numpy的函數，可以將一個數組轉換為指定的數據類型，可以將原本的數組在指定的數據類型下複製一份，或者直接將原本的數組進行類型轉換。

通常情況下，我們的Array中會存在不同實現數據類型的數據。例如，我們在處理數值型數據時，會存在浮點型和整型等不同類型的數字。astype()就是用來解決這種情況下類不匹配的問題，同時也可以用來進行結構體類型的數據轉換。

astype()的語法為 np.array.astype(dtype, order=’K’, casting=’unsafe’, subok=True, copy=True)。

其中，dtype為目標數據類型，order是排列方式，casting是轉換策略，subok為目標數組類別變化策略，copy是是否需要對目標數組進行複製。

二、astype的應用場景

1、修改數組類型

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
b = a.astype(np.float)
print(b)

這裡首先定義了一個數組a，將它轉換成為浮點類型並賦值給b。最後輸出b，可以看到裏面的元素類型已經轉換為了float。在實際應用當中，這種策略主要用在數據類型不匹配的情況下。

2、結構體類型數據類型轉換

import numpy as np
dt = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
a = np.array([('John', 21, 50), ('Smith', 25, 68)], dtype=dt)
b = a.astype([('name', 'S20'), ('age', 'i1')])
print(b)
print(b.dtype)

這裡定義了一個包含字符串、整數和浮點數三個類型的結構體。輸入數組a中，每個元素有三個值，第一個元素是字符串，第二個元素是整數，第三個元素是浮點數。使用astype來將輸入數組a中的值的第三個值的類型轉化為整型。

3、複製數組

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
b = a.astype(np.float, copy=True)
a[0] = 2
print(a)
print(b)

這裡首先定義了數組a，將其轉換成為浮點類型並賦值給b，再將a中第一個元素修改為2，最後輸出數組a和b。由於淺拷貝只是在內存中創建了一個新的變量名，所以當改變其中一個變量的值時，另外一個變量的值也會改變。

三、astype的案例分析

1、利用.astype對數據進行處理

通過astype將不同類型的數據轉換成為同一類型，可以在數據處理中避免出現向量長度不匹配，從而使得數據在計算時更加穩定。

比如下面的例子，首先將numpy隨機生成的浮點型數據轉化成為整型數據，之後計算數據的和並輸出。該方法能夠有效避免浮點型運算誤差。

import numpy as np
x = np.random.rand(2,3)*100
y = x.astype(np.int)
sum = np.sum(y)
print(y)
print(sum)

2、結構體類型數據的轉化

適用於結構化數組不兼容的情況，例如數據庫中某些字段是int或者float類型，但是由於實際應用中的原因，我們需要將它轉化為字符串類型。可以通過將整型和浮點型數據轉換為字符串並將變量名稱合併的方式來實現。

import numpy as np
dt = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
a = np.array([('John', 21, 50), ('Smith', 25, 68)], dtype=dt)
a = a.astype([('name', 'S50'), ('age', 'S50'), ('marks', 'S50')])
print(a)
print(a.dtype)

3、修改數組類型

在機器學習和深度學習模型的訓練過程中，往往需要將輸入的數據轉換為浮點型數據，從而提高模型的訓練精度和穩定性。這時便可以利用.astype函數將數據類型進行轉換。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.astype(np.float32)
print(b)

四、astype注意事項

1、需要注意的是淺拷貝的問題，astype中copy的默認值為True，因此當使用numpy中的astype函數進行類型轉換時，必須通過賦值或者deepcopy等方法進行數組的深度拷貝，防止數組元素間相互影響。

2、速度問題：astype函數會遍歷原始數組中的每一個元素，然後將其從一種數據類型轉換為另一種類型，對於較長的數組或者較大的數據類型，處理速度會顯著降低。如果出現處理速度過慢的問題，可以考慮使用更快的方法。

總結：

astype能夠幫助我們在數據類型不匹配的情況下解決向量長度不匹配的問題，同時也是實現結構體類型數據轉換、修改數組類型、複製數組等。但是，在使用astype時需要注意淺拷貝、速度問題等相關事項，並結合實際場景進行使用。