Python 中的数据类型
默认情况下,Python 拥有以下数据类型:
NumPy 中的数据类型
NumPy 有一些额外的数据类型,并通过一个字符引用数据类型,例如 i 代表整数, u 代表无符号整数等。
以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。
检查数组的数据类型
NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性,该属性返回数组的数据类型:
实例
获取数组对象的数据类型:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr.dtype)
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)
用已定义的数据类型创建数组
我们使用 array() 函数来创建数组,该函数可以使用可选参数: dtype ,它允许我们定义数组元素的预期数据类型:
用数据类型字符串创建数组:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S') print(arr) print(arr.dtype)
对于 i 、 u 、 f 、 S 和 U ,我们也可以定义大小。
创建数据类型为 4 字节整数的数组:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4') print(arr) print(arr.dtype)
假如值无法转换会怎样?
如果给出了不能强制转换元素的类型,则 NumPy 将引发 ValueError。
ValueError:在 Python 中,如果传递给函数的参数的类型是非预期或错误的,则会引发 ValueError。
无法将非整数字符串(比如 'a')转换为整数(将引发错误):
import numpy as np arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')
转换已有数组的数据类型
更改现有数组的数据类型的最佳方法,是使用 astype() 方法复制该数组。
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,例如 float 表示浮点数, int 表示整数。
通过使用 '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)
通过使用 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)
将数据类型从整数更改为布尔值:
import numpy as np arr = np.array([1, 0, 3]) newarr = arr.astype(bool) print(newarr) print(newarr.dtype)