1、查看數據類型

In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])In [12]: arrOut[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])// 該命令查看數據類型In [13]: arr.dtypeOut[13]: dtype('int64')In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)// 該命令查看數據類型In [15]: float_arr.dtypeOut[15]: dtype('float64')

2、轉換數據類型

// 如果將浮點數轉換為整數，則小數部分會被截斷In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])In [8]: arr2Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221])// 查看當前數據類型In [9]: arr2.dtypeOut[9]: dtype('float64')// 轉換數據類型 float -> intIn [10]: arr2.astype(np.int32)Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

3、字符串數組轉換為數值型

In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)In [5]: numeric_stringsOut[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')// 此處寫的是float 而不是np.float64, Numpy很聰明，會將python類型映射到等價的dtype上In [6]: numeric_strings.astype(float)Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])

以上這篇Numpy數據類型轉換astype,dtype的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。