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NumPy 数据类型
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Python 中的数据类型
默认情况下,Python 拥有以下数据类型: strings - 用于表示文本数据,文本用引号引起来。例如 "ABCD"。 integer - 用于表示整数。例如 -1, -2, -3。 float - 用于表示实数。例如 1.2, 42.42。 boolean - 用于表示 True 或 False。 complex - 用于表示复平面中的数字。例如 1.0 + 2.0j,1.5 + 2.5j。 NumPy 中的数据类型NumPy 有一些额外的数据类型,并通过一个字符引用数据类型,例如 i 代表整数,u 代表无符号整数等。 以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。 i - 整数 b - 布尔 u - 无符号整数 f - 浮点 c - 复合浮点数 m - timedelta M - datetime O - 对象 S - 字符串 U - unicode 字符串 V - 固定的其他类型的内存块 ( void ) 检查数组的数据类型NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性,该属性返回数组的数据类型: 实例获取数组对象的数据类型: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr.dtype)运行实例 实例获取包含字符串的数组的数据类型: import numpy as np arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry']) print(arr.dtype)运行实例 用已定义的数据类型创建数组我们使用 array() 函数来创建数组,该函数可以使用可选参数:dtype,它允许我们定义数组元素的预期数据类型: 实例用数据类型字符串创建数组: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S') print(arr) print(arr.dtype)运行实例 对于 i、u、f、S 和 U,我们也可以定义大小。 实例创建数据类型为 4 字节整数的数组: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4') print(arr) print(arr.dtype)运行实例 假如值无法转换会怎样?如果给出了不能强制转换元素的类型,则 NumPy 将引发 ValueError。 ValueError:在 Python 中,如果传递给函数的参数的类型是非预期或错误的,则会引发 ValueError。 实例无法将非整数字符串(比如 'a')转换为整数(将引发错误): import numpy as np arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')运行实例 转换已有数组的数据类型更改现有数组的数据类型的最佳方法,是使用 astype() 方法复制该数组。 astype() 函数创建数组的副本,并允许您将数据类型指定为参数。 数据类型可以使用字符串指定,例如 'f' 表示浮点数,'i' 表示整数等。或者您也可以直接使用数据类型,例如 float 表示浮点数,int 表示整数。 实例通过使用 'i' 作为参数值,将数据类型从浮点数更改为整数: import numpy as np arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1]) newarr = arr.astype('i') print(newarr) print(newarr.dtype)运行实例 实例通过使用 int 作为参数值,将数据类型从浮点数更改为整数: import numpy as np arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1]) newarr = arr.astype(int) print(newarr) print(newarr.dtype)运行实例 实例将数据类型从整数更改为布尔值: import numpy as np arr = np.array([1, 0, 3]) newarr = arr.astype(bool) print(newarr) print(newarr.dtype)运行实例 NumPy 数组裁切 NumPy 副本/视图 Python 参考手册 Python 实例 Python 测验W3School 简体中文版提供的内容仅用于培训和测试,不保证内容的正确性。通过使用本站内容随之而来的风险与本站无关。版权所有,保留一切权利。 使用条款 隐私条款 技术支持:赢科 蒙ICP备06004630号 |
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