dtype(‘int32’) b = a.astype(np.float) b.dtype Out[7]: dtype(‘float64’) a.dtype = np.float a.dtype Out[8]: dtype(‘float64’) 2)reshape(tuple):对数组的维度进行调整 定义数组如下 #b = array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]...
int8 表示2**8个数字即 -128到127 有符号 uint8表示256个数字 无符号即只有正数 即0到255 array 创建时指定 import numpy as np np.array([1,2,5,8,2],dtype = 'float32') # 输出 :array([1., 2., 5., 8., 2.], dtype=float32) np.array([2,4,7],dtype = np.int8) #超范围的数...
>>>importnumpyasnp>>>arr1=np.array([1,2,3])>>>arr1array([1, 2, 3])# 通过 ndarray.dtype 获取ndarray的数据类型>>>arr1.dtypedtype('int32')# array()未指定dtype，同时有浮点数和整数# array会推断较合适的数据类型 float>>>arr2=np.array([1.8,2,3])>>>arr2array([1.8, 2. , ...
我们可以使用numpy.astype(dtype)来将数组中的元素转化为指定类型dtype,其中dtype可以是int、float、bool等。 下面是一个将NumPy数组转化为int型的示例代码: importnumpyasnp# 创建一个包含float类型元素的NumPy数组arr=np.array([1.1,2.2,3.3,4.4,5.5])# 使用astype方法将数组中的元素转化为int型arr_int=arr.ast...
array([[0, 1, 1, 2, 2], [3, 3, 4, 4, 5], [5, 6, 6, 7, 7]], dtype=int32) X%2 array([[1, 0, 1, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 1]], dtype=int32) X**2 array([[ 1, 4, 9, 16, 25], ...
In[36]:np.int8(z) Out[36]:array([0,1,2],dtype=int8) 注意,上面我们使用了 float , Python将会把float 自动替换成为 np.float_,同样的简化格式还有int==np.int_,bool==np.bool_,complex==np.complex_. 其他的数据类型不能使用简化版本。
print(arr_string.dtype)#输出:|S21 注意，改变数组的数据类型可能会导致数据的截断或溢出。例如，将一个浮点数数组转换为整数数组时，小数部分将被截断。可以使用round()函数四舍五入来处理这种情况。import numpy as np arr_float=np.array([1.5,2.7,3.9])#将浮点数数组转换为整数数组 arr_int=arr_float...
第二参数传入个数 >>> dt = np.dtype((np.int32, (2,2))) # 2*2int子数组举例: >>>item = np.array([([12,12],[55,56])], dtype=dt) array([[12, 12], [55, 56]]) >>> dt = np.dtype(('S10', 1)) # 10字符字符串 >>> dt = np.dtype(('i4, (2,3)f8, f4', (2...
Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])np.zeros(5)---array([0., 0., 0., 0., 0.]) 9、ones np.ones函数创建一个全部为1的数组。 np.ones((3,4))---array([[1., 1., 1., 1.], ...
在NumPy 中,我们可以通过 `dtype` 属性来指定数组的数据类型,或者使用 `numpy.array()` 函数在创建数组时指定数据类型。例如,我们可以创建一个整型数组: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int) ```