Numpy数据类型转换astype,dtype的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

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])

以上这篇Numpy数据类型转换astype,dtype的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python面向对象编程基础解析(一)

1.什么是面向对象 面向对象(oop)是一种抽象的方法来理解这个世界,世间万物都可以抽象成一个对象,一切事物都是由对象构成的。应用在编程中,是一种开发程序的方法,它将对象作为程序的基本...

python使用xslt提取网页数据的方法

python使用xslt提取网页数据的方法

1、引言 在Python网络爬虫内容提取器一文我们详细讲解了核心部件:可插拔的内容提取器类gsExtractor。本文记录了确定gsExtractor的技术路线过程中所做的编程实验。这是...

简单介绍python封装的基本知识

简单介绍python封装的基本知识

python封装简介 1.效果图:   对比一:   对比二: 2.学习来源代码: # 封装是面向对象的三大特性之一 # 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方...

python绘制简单折线图代码示例

python绘制简单折线图代码示例

1.画最简单的直线图 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=[0,1] y=[0,1] p...

Python中拆分字符串的操作方法

Python中拆分字符串的操作方法

使用字符串时,常见的操作之一是使用给定的分隔符将字符串拆分为子字符串数组。在本文中,我们将讨论如何在Python中拆分字符串。 .split()方法 在Python中,字符串表示为不可...