Numpy数据类型转换astype,dtype的方法_Python

Numpy数据类型转换astype,dtype的方法

2021-03-02 00:45_silent彦沁 Python

今天小编就为大家分享一篇Numpy数据类型转换astype,dtype的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1、查看数据类型

									In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])

									In [12]: arr

									Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])

									// 该命令查看数据类型

									In [13]: arr.dtype

									Out[13]: dtype('int64')

									In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)

									// 该命令查看数据类型

									In [15]: float_arr.dtype

									Out[15]: dtype('float64')

2、转换数据类型

									// 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断

									In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])

									In [8]: arr2

									Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221])

									// 查看当前数据类型

									In [9]: arr2.dtype

									Out[9]: dtype('float64')

									// 转换数据类型 float -> int

									In [10]: arr2.astype(np.int32)

									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np.float64, Numpy很聪明，会将python类型映射到等价的dtype上

									In [6]: numeric_strings.astype(float)

									Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])