但是当你输入dtype=numpy.str的时候,你会发现又三个相近的数据类型可选,那就是str、str_和string_了,如下图 str自然不用说,看后面就知道,builtins也就说明了这个str其实是python的内建数据类型,跟numpy数组一点关系都没有。 所以我们将目光锁定到后面为dtype的str_和string_上,我是比较懒的人,不喜欢去翻文档...
c = np.array(['1.2','2.3','3.4'],dtype=np.string_) c.dtype dtype('S3') c.astype(float) array([1.2, 2.3, 3.4]) #dtype的另一种用法 a = np.array([1,2,3],dtype=np.int64) b = np.array([1.1,2.2,3.3],dtype=np.float64) a.astype(b.dtype) array([1., 2., 3.]) #d...
具体步骤如下: 导入numpy库:import numpy as np 创建一个int类型的Numpy数组:arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32) 使用astype()函数将int类型的Numpy数组转换为string类型:str_arr = arr.astype(str) 打印转换后的string类型的Numpy数组:print(str_arr) 完整代码示例: 代码语言:txt ...
array('###hello###', dtype='<U11') >>> np.char.center(['hello'],10,'3') array(['33hello333'], dtype='<U10') 4.capitalize 函数 功能:将字符串的第一个字母转换为大写。 格式:numpy.char.capitalize(array) >>> np.char.capitalize(['hello world']) array(['Hello world'], dtype=...
二、构造ndarray时的dtype 在构造ndarray时,可以指定dtype参数来设置ndarray里面元素的数据类型,这个dtype可以用'i4'这样的表示方式,也可以用int表示,但是后者没法指定字节数。要注意的是,指定dtype时,一定要确认这个dtype可以兼容所有元素,防止溢出或者不兼容,对此我们可以通过result_type(*array_like)来判断我们应该设...
解决方案: 指定使用np.object类型, 而不是 dtype=np.string_ 或者 np.str;此时字符串长度可变,但是运行效率降低。 案例1: 在创建数组时使用dtype=np.object,而不是 dtype=np.string。 import numpy as np x= np.array(["a","b"],dtype=np.string_) #可以简写成如下形势 #x= np.array(["a","b"...
arr_string=arr.astype(np.string_)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...
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.string_)print(arr)print(arr.dtype)#|S1 # 若不指定,整数默认int32,小数默认float64 5.ndarray的基本操作 生成0和1的数组 # 生成1的数组 np.ones(shape, dtype) np.ones_like(a, dtype) ...
U: Unicode 字符串(unicode string) V: 可变长度字节(void) 检查数组的数据类型 NumPy 数组具有一个属性dtype,用于获取数组元素的数据类型。 importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr.dtype) 输出: int32 使用指定数据类型创建数组 ...
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)3、字符串数组转换为数值型 In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)In [5]: numeric_strings Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')// 此处写的是float ⽽不是...