numpy库中数组的数据类型
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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库中数组的数据类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
numpy库中数组的数据类型
dtype是一个特殊的对象,它含有ndarray将一块内存解释为特殊数据类型所需要的信息
指定数据类型创建数组
>>> import numpy as np
>>> arr1=np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64)
>>> arr2=np.array([1,2,3,4],dtype=np.int32)
>>> arr1.dtype
dtype('float64')
>>> arr2.dtype
dtype('int32')
numpy数据类型
数组数据类型转换
>>> import numpy as np
>>> arr=np.array([1,2,3,4,5])
>>> arr.dtype
dtype('int32')
>>> float_arr=arr.astype(np.float64)
>>> float_arr
array([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> float_arr.dtype
dtype('float64')
>>> arr_string=np.array(['1.24','2.6','21'],dtype=np.string_)
>>> arr_string.astype(float)
array([ 1.24, 2.6 , 21. ])
注意:
1.使用numpy.string_类型时,一定要小心,因为NumPy的字符串数据是大小固定的,发生截取时,不会发出警告。pandas提供了更多非数值数据的便利的处理方法。
2.调用astype总会创建一个新的数组(一个数据的备份),即使新的dtype与旧的dtype相同。
以上是关于numpy库中数组的数据类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章