1)astype(dtype):对数组元素进行数据类型的转换 定义一维数组 a = [1,2,3,4]并将其元素转换为float类型 a = np.array([1,2,3,4]) a.dtype Out[6]: dtype(‘int32’) b = a.astype(np.float) b.dtype Out[7]: dtype(‘float64’) a.dtype = np.float a.dtype Out[8]: dtype(‘float6...
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...
NumPy知道int表示np.int_,bool表示np.bool_,float是np.float_,complex是np.complex_。 其它数据类型没有Python等效项。 要确定数组的类型,就要查看dtype属性: dtype对象还包含有关类型的信息,例如其位宽和字节顺序。数据类型也可以间接用于查询该类型的属性,例如是否为整数: 数组标量 NumPy通常以数组标量(具有关联的...
importnumpyasnp# 使用标量类型dt=np.dtype(np.int32)print(dt) 输出结果为: int32 实例2 importnumpyasnp# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替dt=np.dtype('i4')print(dt) 输出结果为: int32 实例3 importnumpyasnp# 字节顺序标注dt=np.dtype(...
dtype,返回的是数据元素类型,如int、str、float等。 astype,改变np.array中所有数据元素的数据类型 上图所示,由于 list、dict 等可以包含不同的数据类型,因此没有dtype属性 。 上图所示,np.array 中要求所有元素属于同一数据类型,因此有dtype属性。 上图所示,如果字符串数组表示的全是数字,也可以用astype转化为数...
dtype:一个用于说明数组数据类型的对象。返回的是该数组的数据类型。由于图中的数据都为整形,所以返回的都是int32。如果数组中有数据带有小数点,那么就会返回float64。 有疑问的是:整形数据不应该是int吗?浮点型数据不应该是float吗? 解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。
dtype('float64') 把a变为整数,观察其信息 >>> a.dtype = 'int64' >>> a array([4591476579734816328, 4602876970018897584, 4603803876586077261, 4596827787908854048], dtype=int64) >>> a.shape (4,) 改变dtype,发现数组长度翻倍! >>> a.dtype = 'int32' ...
>>>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. , ...
改变dtype,发现整数默认int32! >>> a.dtype ='int'>>>a.dtype dtype('int32')>>>a array([1637779016, 1069036447, -1764917584, 1071690807, -679822259,1071906619, -1611419360, 1070282372])>>>a.shape (8,) 二、换一种玩法 很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组,默认的dtype是float64...
NumPy数字类型是dtype对象实例，每个具有独特特征。类型包括np.bool_，np.float32等。使用数组标量类型 结构化数据类型 结构化数据应用于ndarray对象访问age列内容结构化数据包含多个字段 每个内建类型有专属字符代码。参考：Numpy数字类型 dtype_微笑一号的博客-CSDN博客_dtype=http://np.int ...