Un article qui présente complètement toutes les méthodes de conversion de type de données numpy

numpy est l'un des outils couramment utilisés dans la bibliothèque de calcul scientifique Python, qui peut effectuer des calculs numériques et un traitement de données efficaces. Dans numpy, la conversion du type de données est une opération très courante qui peut nous aider à adapter les données à différents besoins. Cet article présentera les méthodes de conversion de types de données couramment utilisées dans numpy et joindra des exemples de code spécifiques.

1. Introduction aux types de données numpy

Dans numpy, les types de données sont représentés par un descripteur. Chaque descripteur est constitué d'un caractère (indiquant le type de données) et d'un nombre (indiquant la taille des données).

Les types de données numpy courants incluent :

• bool : données booléennes, représentant vrai ou faux ;
• int : données entières, qui peuvent être signées ou non signées ;
• float : données à virgule flottante, représente des nombres réels ; : données complexes, composées de nombres réels et de nombres imaginaires ;
• object : type d'objet Python, qui peut stocker tout type de données ;
• string : type chaîne
• unicode : type Unicode ;
• 2. Méthode de conversion de type de données Numpy

1. La méthode astype() est utilisée pour convertir le type de données du tableau numpy en type de données spécifié. Voici quelques exemples d'utilisation courants :

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)

Résultats de sortie :

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

numpy fournit une série d'objets de type de données à travers lesquels les types de données peuvent être spécifiés. L'utilisation spécifique est la suivante :

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)

Résultats de sortie :

int32
complex128

numpy fournit certaines fonctions de conversion de type de données, qui peuvent convertir directement les types de données en tant que paramètres. L'utilisation spécifique est la suivante :

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)

Résultat de sortie :

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

3. Résumé

Cet article présente les méthodes de conversion de type de données couramment utilisées dans numpy, y compris la méthode astype(), les objets de type de données et les fonctions de conversion de type de données. Grâce à ces méthodes, nous pouvons facilement effectuer une conversion de type de données de tableaux numpy pour nous adapter aux différents besoins. Dans des applications pratiques, des méthodes appropriées peuvent être sélectionnées pour la conversion de types de données en fonction de circonstances spécifiques afin d'améliorer l'efficacité du traitement des données.

Ce qui précède est une liste complète des méthodes de conversion de types de données numpy, j'espère que cela vous sera utile !

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