numpy:数组的类型
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy:数组的类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
先将模块导入到文件中
import numpy as np
1、创建数组的时候指定类型
arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.int64)
arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.float64)
使用arange()方法创建数组,用参数dtype设置数组中元素的数据类型,使用arange()方法创建的数组无法将元素指定为bool类型
2、创建元素类型为bool的数组
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=np.bool)
使用arange()方法创建数组,可以指定元素数据类型为bool类型
3、数据类型之间的强制转化
np.bool(1)
np.float64(0)
np.str(0)
np.int32(0)
使用bool()、float64()、str()、int32()方法对数组的数据类型进行强制转化,参数为要转化的数组
4、数组创建好之后,再去修改数组的数据类型
arr.dtype = np.int32
arr = arr.astype(np.int32)
使用dtype属性或astype()方法修改数组的数据类型
5、自定义数据类型
df = np.dtype([("name", np.str, 40), ("hight", np.float64), ("weight", np.float64)]) arr = np.array([("bq", 168.5, 55.0), ("nl", 178.5, 65.0), ("yf", 175, 60)], dtype=df)
使用的type()方法自定义数据类型
以上是关于numpy:数组的类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
TensorFlow ValueError:无法将 NumPy 数组转换为张量(不支持的对象类型列表)