# 步骤 1: 安装 NumPy 库# pip install numpy# 步骤 2: 导入 NumPy 库importnumpyasnp# 步骤 3: 创建一个 Python 数组python_array=[12,34,56,78,90]# 步骤 4: 使用 NumPy 转换数组类型为 int8np_array=np.array(python_array,dtype=np.int8)# 步骤 5: 打印转换后的数组print(np_array) 1. 2....
这时,NumPy库就显得尤为重要,它提供了丰富的数据类型支持,包括int8。 什么是int8? int8是一种8位整型,其值域从-128到127。相比于Python原生的int类型(通常是64位),int8类型显著减少了内存占用,适用于需要存储大量小整数数据的场景。 为什么使用int8? 内存效率:在处理大规模数据集时,如高清图像或大规模机器学习...
int8_data=np.array(data).astype(np.int8) 1. 步骤4:验证结果 最后,我们可以使用dtype属性验证数据是否已成功转换为int8类型。 print(int8_data.dtype) 1. 输出结果应为int8,表示数据已成功转换为int8类型。 完整代码 下面是完整的代码: importnumpyasnp data=[10,20,30,40,50]int8_data=np.array(d...
使用Python将NumPy数组转换为uint8可以使用NumPy的astype()函数。astype()函数用于更改NumPy数组的数据类型。 以下是将NumPy数组转换为uint8的示例代码: ...
3. 转换数据类型:y=np.int_([1,2,3]),返回一个np的array。 4. 生成array时指定数据类型:z=np.arange(3,dtype='f'/float),推荐后一种写法。此处虽然写的float,但np会自动 把dtype转换成np.flaot。z的转换有两种做法,或者通过类方法:z.astype(int8),或者通过函数:np.int8(z)。
# 首先创建结构化数据类型 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) print(dt) 输出结果为: [('age', 'i1')] 实例5 # 将数据类型应用于 ndarray 对象 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt) pri...
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Numpy支持比Python更多的数据类型。下面所列的数据类型均为NumPy 内置的数据类型,为了区别于Python原生的数据类型,bool、int、float、complex 等类型名称末尾都加了''_''。 数据类型描述 bool _:布尔(True或False),存储为一个字节 int_: 默认整数类型(与Clong相同;通常是int64或int32) ...
import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8) print (x.itemsize) --- 输出结果如下: 1 #数据类型为int64,代表8字节 import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int64) print (x.itemsize) --- ...
引入numpy包: import numpy as np 1 创建np数组 a = np.array([1,2,3,4]) #b = np.array([1,2,3,4],[5,6,7,8]) #报错 c = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]]) c1 = np.array(([1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10])) ...