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 opencv 简单阈值算法的实现

python opencv 简单阈值算法的实现

本文先了解一个简单阈值函数,以了解一个阈值算法的具体参数。 然后比较不同阈值函数的区别。 同样的,先用一副图说明本文重要大纲: #! usr/bin/env python...

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y...

详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)

详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍。代码采...

python使用requests.session模拟登录

python使用requests.session模拟登录

最近开发一套接口,写个Python脚本,使用requests.session模拟一下登录. 因为每次需要获取用户信息,登录需要带着session信息,所以所有请求需要带着session。...

Python 装饰器深入理解

讲 Python 装饰器前,我想先举个例子,虽有点污,但跟装饰器这个话题很贴切。 每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,咋办?我们想到的一个办法就是把内裤...