数据类型对象(Data Type Object)又称 dtype 对象,主要用来描述数组元素的数据类型、大小以及字节顺序。同时,它也可以用来创建结构化数据。比如常见的 int64、float32 都是 dtype 对象的实例,其语法格式如下: 1 np.dtype(object) 创建一个 dtype 对象可以使用下列方法: 1 a= np.dtype(np.int64) 示例: 1 2 3...
NumPy dtype层次结构 有时候需要通过一些代码来检查数组是否包含整数、浮点数、字符串或Python对象。 由于浮点数有多种类型(float16到float128),因此检查dtype是否在类型列表中会非常麻烦。 dtype有超类,如np.integer和np.floating,它们可以和np.issubdtype函数一起使用: ints = np.ones(10, dtype=np.uint16) flo...
例一:int8, int16, int32, int64四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2', 'i4', 'i8' 代替。(见字符代码) import numpy as np dt = np.dtype('i4') print(dt) 复制代码 1. 2. 3. 4. 5. 输出: int32 复制代码 1. 2. 例二: import numpy as np dt = np.dtype('<i4') print(dt)...
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' >>> a array([ 1637779016, 1069036447, -17...
Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...
>>> a.dtype dtype('int64') >>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1]) >>> b.dtype dtype('float64') array函数将序列的序列转换为二维数组,将序列的序列的序列转换为三维数组,依次类推。 >>> b = np.array([(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)]) ...
copy - 复制 dtype 对象 ,如果为 false,则是对内置数据类型对象的引用实例接下来我们可以通过实例来理解。实例1 import numpy as np # 使用标量类型 dt = np.dtype(np.int32) print(dt)输出结果为:int32实例2 import numpy as np # int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i...
.astype(int) 方法可以将整个 NumPy 数组中的元素转换为 NumPy 的整数类型(通常是 int64),但在赋值给 Python 变量时,它们会自动转换为 Python 的 int 类型。 python import numpy as np # 创建一个 numpy 数组 arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64) # 使用 .astype(int) 转换数组类型 arr_in...
NumPy 数字类型是dtype(数据类型)对象的实例, 每个对象具有唯一的特征。 这些类型可以是np.bool_,np.float32等。 使用数组标量类型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 importnumpyasnp dt=np.dtype(np.int32)print(dt)#int8,int16,int32,int64 可替换为等价的字符串'i1','i2','i4',以及其他。
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’) ...