Ein Artikel, der alle Methoden zur Konvertierung von Numpy-Datentypen vollständig vorstellt

numpy ist eines der am häufigsten verwendeten Tools in der Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen, mit dem effiziente numerische Berechnungen und Datenverarbeitung durchgeführt werden können. In Numpy ist die Datentypkonvertierung ein sehr häufiger Vorgang, der uns dabei helfen kann, Daten an unterschiedliche Anforderungen anzupassen. In diesem Artikel werden häufig verwendete Methoden zur Datentypkonvertierung in Numpy vorgestellt und spezifische Codebeispiele angehängt.

1. Einführung in Numpy-Datentypen

In Numpy werden Datentypen durch einen Deskriptor dargestellt. Jeder Deskriptor besteht aus einem Zeichen (das den Datentyp angibt) und einer Zahl (die die Datengröße angibt).

Zu den gängigen Numpy-Datentypen gehören:

• bool: Boolesche Daten, die wahr oder falsch darstellen;
• float: Gleitkommadaten, die reelle Zahlen darstellen; : komplexe Daten, bestehend aus reellen Zahlen und imaginären Zahlen;
• Objekt: Python-Objekttyp, der jede Art von Daten speichern kann;
• Unicode: Unicode-Typ.
• 2. Numpy-Datentyp-Konvertierungsmethode
• astype()-Methode

astype()-Methode wird verwendet, um den Datentyp des Numpy-Arrays in den angegebenen Datentyp zu konvertieren. Hier sind einige häufige Anwendungsbeispiele:

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整型数组转换为浮点型数组
arr_float = arr.astype(float)
print(arr_float)

# 将浮点型数组转换为整型数组
arr_int = arr_float.astype(int)
print(arr_int)

# 创建一个字符串数组
arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])

# 将字符串数组转换为整型数组
arr_int = arr_str.astype(int)
print(arr_int)

Ausgabeergebnisse:

1. [1. 2. 3. 4. 5.]
   [1 2 3 4 5]
   [1 2 3 4 5]

numpy-Datentypobjekte

numpy stellt eine Reihe von Datentypobjekten bereit, über die Datentypen angegeben werden können. Die spezifische Verwendung ist wie folgt:

import numpy as np

# 使用数据类型对象指定数据类型
dt = np.dtype('int32')
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=dt)
print(arr.dtype)

# 创建复数型数组
dt = np.dtype('complex128')
arr = np.array([1 + 2j, 2 + 3j, 3 + 4j], dtype=dt)
print(arr.dtype)

Ausgabeergebnisse:

2. int32
   complex128

Funktion zur Datentypkonvertierung

numpy bietet einige Funktionen zur Datentypkonvertierung, mit denen Datentypen direkt als Parameter konvertiert werden können. Die spezifische Verwendung ist wie folgt:

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用数据类型转换函数进行转换
arr_float = np.float64(arr)
print(arr_float)

# 创建一个字符串数组
arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])

# 使用数据类型转换函数进行转换
arr_int = np.int32(arr_str)
print(arr_int)

Ausgabeergebnis:

3. [1. 2. 3. 4. 5.]
   [1 2 3 4 5]

3. Zusammenfassung

In diesem Artikel werden die häufig verwendeten Methoden zur Datentypkonvertierung in Numpy vorgestellt, einschließlich der Methode astype(), Datentypobjekten und Datentypkonvertierungsfunktionen. Mit diesen Methoden können wir problemlos eine Datentypkonvertierung von Numpy-Arrays durchführen, um sie an unterschiedliche Anforderungen anzupassen. In praktischen Anwendungen können geeignete Methoden zur Datentypkonvertierung basierend auf bestimmten Umständen ausgewählt werden, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern.

Das Obige ist eine vollständige Liste der Konvertierungsmethoden für Numpy-Datentypen. Ich hoffe, sie wird Ihnen hilfreich sein!

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