모든 numpy 데이터 유형 변환 방법을 완전히 소개하는 기사

numpy는 효율적인 수치 계산 및 데이터 처리를 수행할 수 있는 Python 과학 컴퓨팅 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 도구 중 하나입니다. numpy에서 데이터 유형 변환은 데이터를 다양한 요구에 맞게 조정하는 데 도움이 될 수 있는 매우 일반적인 작업입니다. 이 글에서는 numpy에서 일반적으로 사용되는 데이터 유형 변환 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 첨부합니다.

1. numpy 데이터 유형 소개

numpy에서 데이터 유형은 설명자로 표현됩니다. 각 설명자는 문자(데이터 유형을 나타냄)와 숫자(데이터 크기를 나타냄)로 구성됩니다.

일반적인 numpy 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• bool: true 또는 false를 나타내는 부울 데이터,
• int: 부호가 있거나 없는 정수 데이터,
• float: 부동 소수점 데이터, 실수를 나타냅니다. : 실수와 허수로 구성된 복잡한 데이터
• object: 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있는 Python 객체 유형
• string: 문자열 유형;
• 2. Numpy 데이터 유형 변환 방법

astype() 방법

astype() 메소드는 Numpy 배열의 데이터 유형을 지정된 데이터 유형으로 변환하는 데 사용됩니다. 다음은 몇 가지 일반적인 사용 예입니다.

1. 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)

출력 결과:

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

numpy 데이터 유형 개체

numpy는 데이터 유형을 지정할 수 있는 일련의 데이터 유형 개체를 제공합니다. 구체적인 사용법은 다음과 같습니다.

2. 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)

출력 결과:

int32
complex128

데이터 유형 변환 기능

numpy는 데이터 유형을 매개변수로 직접 변환할 수 있는 데이터 유형 변환을 위한 일부 기능을 제공합니다. 구체적인 사용법은 다음과 같습니다.

3. 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)

출력 결과:

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

3. 요약

이 글에서는 astype() 메소드, 데이터 유형 객체, 데이터 유형 변환 함수 등 numpy에서 일반적으로 사용되는 데이터 유형 변환 방법을 소개합니다. 이러한 방법을 통해 다양한 요구 사항에 맞게 numpy 배열의 데이터 유형 변환을 쉽게 수행할 수 있습니다. 실제 적용에서는 특정 상황에 따라 데이터 유형 변환에 적합한 방법을 선택하여 데이터 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

위는 numpy 데이터 유형 변환 방법의 전체 목록입니다. 도움이 되길 바랍니다!

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