Numpy數據類型轉換astype,dtype的方法
更新時間：2018年06月09日 09:18:22 作者：_silent彥沁
今天小編就為大家分享一篇Numpy數據類型轉換astype,dtype的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
1、查看數據類型
In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])
In [12]: arr
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])
// 該命令查看數據類型
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('int64')
In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)
// 該命令查看數據類型
In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float64')
2、轉換數據類型
// 如果將浮點數轉換為整數，則小數部分會被截斷
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])
// 查看當前數據類型
In [9]: arr2.dtype
Out[9]: dtype('float64')
// 轉換數據類型 float -> int
In [10]: arr2.astype(np.int32)
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)
3、字符串數組轉換為數值型
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') // 此處寫的是float 而不是np.float64, Numpy很聰明，會將python類型映射到等價的dtype上 In [6]: numeric_strings.astype(float) Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])
以上這篇Numpy數據類型轉換astype,dtype的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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