NumPy 教程
Python 中的数据类型
默认情况下，Python 具有以下数据类型：
-
strings- 用于表示文本数据，文本在引号下给出。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- 用于表示复数。例如 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j
NumPy 中的数据类型
NumPy 具有一些额外的数据类型，并使用一个字符来引用数据类型，如 i 表示整数，u 表示无符号整数等。
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- 布尔值 -
u- 无符号整数 -
f- 浮点数 -
c- 复数浮点数 -
m- 时间差 -
M- 日期时间 -
O- 对象 -
S- 字符串 -
U- Unicode 字符串 -
V- 用于其他类型（void）的固定内存块
检查数组的数据类型
NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，可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)
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)
创建具有定义数据类型的数组
我们使用 array() 函数来创建数组，此函数可以采用一个可选参数：dtype，它允许我们定义数组元素的预期数据类型：
实例
创建数据类型为字符串的数组：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S') print(arr) print(arr.dtype)
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)
如果值无法转换该怎么办？
如果给定了一个无法转换元素的类型，NumPy 将引发 ValueError。
ValueError：在 Python 中，当传递给函数的参数类型意外/不正确时，将引发 ValueError。
实例
像 'a' 这样的非整数字符串无法转换为整数（将引发错误）：
import numpy as np arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')
转换现有数组的数据类型
更改现有数组的数据类型的最佳方法是使用 astype() 方法创建数组的副本。
astype() 函数创建数组的副本，并允许您指定数据类型作为参数。
数据类型可以使用字符串来指定，如 'f' 表示浮点数，'i' 表示整数等，或者您可以直接使用数据类型，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)
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)
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)
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