關(guān)于numpy強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換的問題
numpy強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換
今天用numpy遇到一個(gè)關(guān)于類型轉(zhuǎn)換的問題,
import numpy as np A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) ?? A[0]=3.2 print(A) # [3 2 3 4 5 6 7 8 9]
可以發(fā)現(xiàn)A[0]=3.2,被強(qiáng)制轉(zhuǎn)換成整型3了。發(fā)生的原因是A的類型是np.int,賦值浮點(diǎn)數(shù),會自動(dòng)轉(zhuǎn)為整型。
這樣的問題一旦出現(xiàn)很難發(fā)現(xiàn),在寫成程序時(shí)要提前想好要用的np類型。
補(bǔ)充,兩個(gè)整型np.array做運(yùn)算時(shí),會根據(jù)運(yùn)算自動(dòng)轉(zhuǎn)換類型。
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) B = np.array([2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(A/B) # [0.5 ? ?0.66666667 ? ?0.75 ? ?0.8 ? ? 0.83333333 ? ? ? 0.85714286 ? 0.875 ? ? ?0.88888889 ? ?0.9 ]
numpy類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換api
有時(shí)候我們從文件讀取的numpy類型就不是我們想要的,需要強(qiáng)制轉(zhuǎn)換
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) ? A.dtype = 'float' ? # 不能為dtype賦予類型,數(shù)據(jù)會出錯(cuò) A.astype('float') ?# 正確做法
numpy數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換astype,dtype
1.查看數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64') In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64) // 該命令查看數(shù)據(jù)類型 In [15]: float_arr.dtype Out[15]: dtype('float64')
2.轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型
// 如果將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù),則小數(shù)部分會被截?cái)? 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(dāng)前數(shù)據(jù)類型 In [9]: arr2.dtype Out[9]: dtype('float64') // 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 ?float -> int In [10]: arr2.astype(np.int32) Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)
3.字符串?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換為數(shù)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(jià)的dtype上 In [6]: numeric_strings.astype(float) Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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