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完整介绍所有numpy数据类型转换方法的一篇文章

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发布： 2024-01-26 10:31:17

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numpy数据类型转换方法大全，一篇就够

numpy是Python科学计算库中常用的工具之一，可以进行高效的数值计算和数据处理。在numpy中，数据类型转换是非常常见的操作，可以帮助我们将数据适配到不同的需求上。本文将介绍numpy中常用的数据类型转换方法，并附上具体的代码示例。

一、numpy数据类型简介

在numpy中，数据类型用一个描述符表示。每个描述符由一个字符（表示数据类型）和一个数字（表示数据大小）组成。

常见的numpy数据类型包括：

bool：布尔型数据，代表真或假；
int：整型数据，可以是有符号的或无符号的；
float：浮点型数据，代表实数；
complex：复数型数据，由实数和虚数构成；
object：Python对象类型，可存储任意类型的数据；
string：字符串类型；
unicode：Unicode类型。

二、numpy数据类型转换方法

astype()方法

astype()方法用于将numpy数组的数据类型转换为指定的数据类型。下面是一些常见的使用示例：

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整型数组转换为浮点型数组
arr_float = arr.astype(float)
print(arr_float)

# 将浮点型数组转换为整型数组
arr_int = arr_float.astype(int)
print(arr_int)

# 创建一个字符串数组
arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])

# 将字符串数组转换为整型数组
arr_int = arr_str.astype(int)
print(arr_int)

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输出结果：

[1. 2. 3. 4. 5.]
[1 2 3 4 5]
[1 2 3 4 5]

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numpy数据类型对象

numpy提供了一系列的数据类型对象，可以通过这些对象指定数据类型。具体使用如下：

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import numpy as np

# 使用数据类型对象指定数据类型
dt = np.dtype('int32')
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=dt)
print(arr.dtype)

# 创建复数型数组
dt = np.dtype('complex128')
arr = np.array([1 + 2j, 2 + 3j, 3 + 4j], dtype=dt)
print(arr.dtype)

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输出结果：

int32
complex128

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数据类型转换函数

numpy提供了一些函数用于进行数据类型转换，这些函数可以直接将数据类型作为参数进行转换。具体使用如下：

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用数据类型转换函数进行转换
arr_float = np.float64(arr)
print(arr_float)

# 创建一个字符串数组
arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])

# 使用数据类型转换函数进行转换
arr_int = np.int32(arr_str)
print(arr_int)

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输出结果：