NumPy 数据类型
Python 中的数据类型
默认情况下，Python 具有以下数据类型：
字符串- 用于表示文本数据，文本用引号括起来。例如："ABCD"整数- 用于表示整数。例如：-1, -2, -3浮点数- 用于表示实数。例如：1.2, 42.42布尔值- 用于表示 True 或 False。复数- 用于表示复数。例如：1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j
NumPy 中的数据类型
NumPy 包含一些额外的数据类型，并使用单个字符来表示数据类型，例如 i 表示整数，u 表示无符号整数等。
下面是 NumPy 中所有数据类型及其字符表示的列表：
i- 整数b- 布尔值u- 无符号整数f- 浮点数c- 复数浮点数m- 时间差M- 日期时间O- 对象S- 字符串U- Unicode 字符串V- 为其他类型保留的固定内存块 ( void )
检查数组的数据类型
NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，它返回数组的数据类型。
示例
获取包含字符串的数组的数据类型
import numpy as np
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)
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创建具有已定义数据类型的数组
我们使用 array() 函数来创建数组，该函数可以接受一个可选参数：dtype，它允许我们定义数组元素的预期数据类型。
示例
创建字符串数据类型的数组
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S')
print(arr)
print(arr.dtype)
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对于 i, u, f, S 和 U，我们也可以定义大小。
示例
创建 4 字节整数数据类型的数组
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
print(arr)
print(arr.dtype)
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如果值无法转换怎么办？
如果提供了无法转换的类型，NumPy 将引发 ValueError。
ValueError: 在 Python 中，当传递给函数的参数类型意外/不正确时，会引发 ValueError。
示例
非整数字符串（如 'a'）无法转换为整数（会引发错误）
import numpy as np
arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')
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转换现有数组的数据类型
更改现有数组数据类型的最佳方法是使用 astype() 方法创建数组的副本。
astype() 函数创建数组的副本，并允许您将数据类型指定为参数。
数据类型可以使用字符串指定，例如 'f' 表示浮点数，'i' 表示整数等，或者您也可以直接使用数据类型，如 float 表示浮点数，int 表示整数。
示例
使用 'i' 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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示例
使用 int 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype(int)
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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示例
将数据类型从整数转换为布尔值
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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