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这篇文章主要介绍Numpy数据类型转换astype,dtype的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
1、查看数据类型
In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5]) In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5]) // 该命令查看数据类型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64') In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64) // 该命令查看数据类型 In [15]: float_arr.dtype Out[15]: dtype('float64')
2、转换数据类型
// 如果将浮点数转换为整数,则小数部分会被截断 In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221]) In [8]: arr2 Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221]) // 查看当前数据类型 In [9]: arr2.dtype Out[9]: dtype('float64') // 转换数据类型 float -> int In [10]: arr2.astype(np.int32) Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)
3、字符串数组转换为数值型
In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_) In [5]: numeric_strings Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6') // 此处写的是float 而不是np.float64, Numpy很聪明,会将python类型映射到等价的dtype上 In [6]: numeric_strings.astype(float) Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])
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