numpyでデータ型を変換する方法は何ですか?

データ型を変換するための Numpy のメソッドは次のとおりです: 1. astype() メソッドは、配列を指定されたデータ型に変換するために使用され、変換先のデータ型である 1 つのパラメーターを受け取ります。 view() メソッド、元の配列と同じデータを共有する新しい配列オブジェクトを作成します; 3. asarray() 関数、配列を指定されたデータ型に変換し、新しい配列オブジェクトを返します; 4. tolist()メソッド、配列をリストに変換するために使用されます; 5. copy() メソッドは、配列のコピーを作成するなどに使用されます。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、Dell G3 コンピューター。

NumPy では、複数のメソッドを使用して配列のデータ型を変換できます。一般的に使用されるメソッドの一部を以下に示します。

astype() メソッド: astype() メソッドは、配列を指定されたデータ型に変換するために使用されます。 1 つのパラメータ、つまり変換先のデータ型を受け入れます。たとえば、整数の配列を浮動小数点数の配列に変換するには、次のコードを使用できます。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_float = arr.astype(float)

view() メソッド: view() メソッドは、新しい元の配列と同一の配列オブジェクトは、同じデータを共有します。 view() メソッドを使用して、配列のデータ型を変更できます。たとえば、整数配列をブール配列に変換するには、次のコードを使用できます:

import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
arr_bool = arr.view(bool)

asarray() 関数: asarray() 関数は astype() に似ています。メソッドを使用して、配列を指定されたデータ型に変換できます。違いは、 asarray() 関数が元の配列を変更するのではなく、新しい配列オブジェクトを返すことです。たとえば、整数のリストを浮動小数点数の配列に変換するには、次のコードを使用できます。

import numpy as np
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
arr_float = np.asarray(lst, dtype=float)

tolist() メソッド: tolist() メソッドは、次の目的で使用されます。配列を Python リストに変換します。変換されたリストのデータ型は元の配列と同じになります。たとえば、浮動小数点数の配列を整数のリストに変換するには、次のコードを使用できます。

import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5])
lst_int = arr.tolist()

copy() メソッド: copy() メソッドは、次の目的で使用されます。配列のコピーを作成します。 copy() メソッドを使用して、配列のデータ型を変更できます。たとえば、整数の配列を複素数の配列に変換するには、次のコードを使用できます。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_complex = arr.astype(complex).copy()

これらは、NumPy で配列のデータ型を変換するために使用される一般的なメソッドです。特定のニーズや状況に基づいて、データ型を変換する適切な方法を選択してください。

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