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  • NumPy-ndarray 的数据类型

    ndarray 的数据类型

    数据类型,即 dtype ,也是一个特殊的对象, 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息(也成为了元数据,即表示数据的数据)

    dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常,其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系,使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。

    名称 描述
    bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)
    int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
    intc 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
    intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
    int8 字节(-128 to 127)
    int16 整数(-32768 to 32767)
    int32 整数(-2147483648 to 2147483647)
    int64 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
    uint8 无符号整数(0 to 255)
    uint16 无符号整数(0 to 65535)
    uint32 无符号整数(0 to 4294967295)
    uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615)
    float_ float64 类型的简写
    float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
    float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
    float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
    complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数
    complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
    complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

    使用astype方法来显式的转换数组的数据类型

    arr = np.array([1,2,3,4,5])
    print(arr.dtype)
    print(arr)
    float_arr = arr.astype('float32')#也可以写作 arr.astype(np.float32)
    print(float_arr.dtype)
    print(float_arr)
    

    int32
    [1 2 3 4 5]
    float32
    [1. 2. 3. 4. 5.]

    注意:将内容为数字的字符串数组转为数字是可以的,当内容是浮点型数字的时候只能转成 float,不能 int,只有是整数的时候才可以转成int

    用其他数组的dtype来转换数据类型:

    int_arr = np.arange(10)
    calibers = np.array([.22, .270, .357], dtype=np.float64)
    print(calibers)
    arr_last = int_arr.astype(calibers.dtype)
    print(arr_last.dtype)
    print(arr_last)
    
    

    [0.22 0.27 0.357]
    float64
    [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chanyuli/p/11716951.html
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