>>> a.dtype = 'int16' >>> a array([-31160, 24990, 13215, 16312, 32432, -26931, -19401, 16352, -17331, -10374, -197, 16355, -20192, -24589, 13956, 16331], dtype=int16) >>> a.shape (16,) 改变dtype,发现数组长度再次翻倍! >>> a.dtype = 'int8' >>> a array([ 72, ...
[numpy.int8,numpy.int16,numpy.int32,numpy.int32,numpy.int64,numpy.timedelta64]], [numpy.unsignedinteger, [numpy.uint8,numpy.uint16,numpy.uint32,numpy.uint32,numpy.uint64]]] ], [numpy.inexact, [[numpy.floating, [numpy.float16, numpy.float32, numpy.float64, numpy.float64]], [numpy...
importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组array_float=np.array([1.2,2.5,3.8,4.6])print("原始数组:",array_float)# 使用astype方法将浮点数转换为整数array_int=array_float.astype(int)print("转换后的整数数组:",array_int)# 向下取整array_floor=np.floor(array_float).astype(int)print("向下取整后的数组:"...
这些类型可以是np.bool_,np.float32等。 使用数组标量类型 import numpy as np 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。 dt = np.dtype('i4') print(dt) ‘’’ 结构化数据类型 ‘’’ dt = np.dtype([('age',np....
import numpy as np arr = np.random.randint(0,10,size = 5,dtype = 'int16') # 输出:array([6, 6, 6, 6, 3], dtype=int16) # 使⽤astype进⾏转换 arr.astype('float32') # 输出:array([1., 4., 0., 6., 6.], dtype=float32) nd.astype(dtype = np.int8) nd.astype(dtype...
int_: 默认整数类型(与Clong相同;通常是int64或int32) intc:相当于 C 的int,通常为int32或int64 intp:intp用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64。 int8:字节(-128 ~ 127)。 int16:整数(-32768 ~ 32767)。 int32: 整数(-2147483648 ~ 2147483647)。
例如对于整数,在 Numpy 中,根据整数的位数不同所需要占据的空间大小不同,又对整数类型进行类细分,常见地可以分为 int8、int16、int32、int64 等等。 Numpy 支持的常用数据类型如下: 类型说明 int8、uint8分别表示有符号和无符号的8位整型,可表示的整数范围为-128 ~ 127、0 ~ 255 ...
numpy支持比Python更多种类的数值类型。下表列出了numpy中定义的不同数据类型。 数据类型 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认整数,相当于 C 的long,通常为int32或int64 intc 相当于 C 的int,通常为int32或int64