Conseils pratiques et analyse de cas de conversion de type de données numpy

Introduction :
Dans le processus d'analyse de données et de calcul scientifique, il est souvent nécessaire de taper la conversion des données pour s'adapter aux différents besoins informatiques. En tant que bibliothèque de calcul scientifique couramment utilisée en Python, numpy fournit une multitude de fonctions et de méthodes de conversion de types de données. Cet article présentera les compétences pratiques de conversion de types de données dans numpy et démontrera son application spécifique à travers une analyse de cas.

1. Contexte et importance de la conversion des types de données
Lors de l'analyse des données et des calculs scientifiques, différents types de données peuvent nécessiter différentes méthodes de traitement et méthodes de calcul. Par exemple, lors du calcul de moyennes ou de sommes, si le type de données est un nombre entier, la précision de la partie décimale peut être perdue et si le type de données est un nombre à virgule flottante, des ressources informatiques peuvent être gaspillées. Par conséquent, la sélection et la conversion des types de données appropriés sont très importantes pour améliorer l’efficacité des calculs, réduire la surcharge de mémoire et améliorer la précision des calculs.

2. Types de données dans numpy
Dans numpy, les types de données sont représentés par des objets dtype, qui définissent la méthode de stockage et les règles de calcul des données. Numpy fournit les types de données suivants couramment utilisés :

• int8, int16, int32, int64 : types entiers signés, occupant respectivement 1, 2, 4 et 8 octets ;
• uint8, uint16, uint32, uint64 : type entier non signé, occupant respectivement 1, 2, 4 et 8 octets ;
• float16, float32, float64, float128 : type à virgule flottante, occupant respectivement 2, 4, 8 et 16 octets ;
• bool : type booléen, occupant 1 section de mot ;
• char : type de caractère, occupant 1 octet ;
• complex64, complex128 : type complexe, occupant respectivement 8 et 16 octets.

3. Méthodes et techniques de conversion du type de données numpy

1. Méthode astype() : Tous les éléments du tableau peuvent être convertis au type spécifié via la méthode astype(). Voici un exemple de code :

importer numpy en tant que np

Créer un tableau de nombres à virgule flottante

arr_float = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5])

Convertir les éléments du tableau en type entier

arr_int = arr_float.astype(np.int32)

print(arr_float) # [1.2 2.3 3.4 4.5]
print(arr_int) # [1 2 3 4]

2. Méthode view() : La méthode view() peut crée un nouvel objet tableau, mais partage l'espace mémoire des données d'origine. Voici un exemple de code :

importer numpy en tant que np

Créer un tableau d'entiers

arr_int = np.array([1, 2, 3, 4])

Convertir la vue tableau d'entiers en vue tableau à virgule flottante

arr_float = arr_int.view(np.float32)

print(arr_int) # [1 2 3 4]
print(arr_float) # [1.0 2.0 3.0 4.0]

3. fonction asarray() : la fonction asarray() peut convertir les données d'entrée dans un tableau ndarray et essayez de ne pas copier les données. Si les données d'entrée sont déjà un tableau ndarray, aucune copie n'est effectuée. Voici un exemple de code :

importer numpy en tant que np

Créer une liste d'entiers

lst_int = [1, 2, 3, 4, 5]

Convertir la liste d'entiers en tableau

arr_int = np .asarray( lst_int)

print(lst_int) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr_int) # [1 2 3 4 5]

4. Analyse de cas : Application de la conversion de type de données en pratique applications
Dans les applications pratiques du calcul scientifique et de l'analyse des données, la conversion de type de données est souvent utilisée dans les situations suivantes :

1. Nettoyage et prétraitement des données : pendant le processus de nettoyage et de prétraitement des données, les données de chaîne peuvent devoir être converties en données numériques, ou convertir des types de données spécifiques pour faciliter les calculs et les analyses ultérieurs.
2. Ingénierie des fonctionnalités : l'ingénierie des fonctionnalités est une étape importante dans le processus d'apprentissage automatique et de formation de modèles. En fonction des différentes significations des fonctionnalités et des exigences du modèle, une conversion de type des fonctionnalités peut être nécessaire pour garantir une formation fluide du modèle.
3. Visualisation des données : lors de la visualisation des données, afin d'utiliser des méthodes et techniques de dessin appropriées, les conversions correspondantes doivent être effectuées en fonction du type et des caractéristiques de distribution des données.

Ce qui suit est une étude de cas sur la conversion de types de données dans l'ingénierie des fonctionnalités :

importer numpy en tant que np

Créer un ensemble de données contenant des caractéristiques d'âge et de revenu

dataset = np.array([[25, 50000] ,

                [30, 60000],
                [35, 70000],
                [40, 80000]])

Convertir la fonction d'âge en un type à virgule flottante

dataset_float = dataset.astype(np.float)

Convertir la fonction de revenu en un type logarithmique

dataset_log = np.log(dataset_float)

print(dataset) # [ [25 50000]

                  #  [30 60000]
                  #  [35 70000]
                  #  [40 80000]]

print(dataset_float) # [[2.5e+01 5.0e+04]

                  #  [3.0e+01 6.0e+04]
                  #  [3.5e+01 7.0e+04]
                  #  [4.0e+01 8.0e+04]]

print(dataset_log) # [[ 3.21887582 10.81977828]

                  #  [ 3.40119738 11.0020999 ]
                  #  [ 3.55534806 11.15625156]
                  #  [ 3.68887945 11.28978294]]

À travers les cas ci-dessus, nous pouvons voir que, à travers conversion appropriée des types de données, nous pouvons mieux nous adapter aux différents besoins de formation des modèles, améliorer l'efficacité de l'analyse et du calcul des données, tout en maintenant l'exactitude et la précision des données

Fazit:
numpy bietet als häufig verwendete wissenschaftliche Computerbibliothek in Python eine Fülle von Methoden zur Datentypkonvertierung. Im Prozess der Datenanalyse und des wissenschaftlichen Rechnens ist die Auswahl und Konvertierung geeigneter Datentypen sehr wichtig, um die Berechnungseffizienz zu verbessern, den Speicheraufwand zu reduzieren und die Berechnungsgenauigkeit aufrechtzuerhalten. In diesem Artikel werden die praktischen Fähigkeiten und Methoden der Datentypkonvertierung in Numpy vorgestellt und anhand einer Fallanalyse die spezifischen Anwendungsszenarien in praktischen Anwendungen demonstriert. Wir hoffen, dass die Leser die Datentypkonvertierungsfunktion vollständig nutzen können, um die Berechnungseffizienz und -genauigkeit bei der Verwendung von Numpy für Datenanalysen und wissenschaftliche Berechnungen zu verbessern.

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