numpy は、Python 科学計算ライブラリでよく使用されるツールの 1 つで、効率的な数値計算とデータ処理を実行できます。 numpy では、データ型変換は非常に一般的な操作であり、データをさまざまなニーズに適応させるのに役立ちます。この記事では、numpy で一般的に使用されるデータ型変換方法を紹介し、具体的なコード例を添付します。
1. numpy データ型の概要
numpy では、データ型は記述子によって表されます。各記述子は、文字 (データ型を示す) と数値 (データ サイズを示す) で構成されます。
一般的な numpy データ型には以下が含まれます:
2. Numpy データ型変換メソッド
astype() メソッドは、Numpy のデータ型を変換するために使用されます。 numpy array 指定されたデータ型に変換します。以下に、一般的な使用例をいくつか示します。
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)
出力結果:
[1. 2. 3. 4. 5.] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]
numpy は、一連のデータ型オブジェクトを提供します。データ型はこれらのオブジェクトを通じて指定できます。具体的な使用方法は次のとおりです。
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)
出力結果:
int32 complex128
numpy は、データ型変換のためのいくつかの関数を提供します。関数はデータ型をパラメータとして直接変換できます。具体的な使用方法は次のとおりです:
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)
出力結果:
[1. 2. 3. 4. 5.] [1 2 3 4 5]
3. 概要
この記事では、astype( など) numpy で一般的に使用されるデータ型変換メソッドを紹介します。 ) メソッド、データ型オブジェクト、およびデータ型変換関数。これらのメソッドを通じて、さまざまなニーズに適応するために numpy 配列のデータ型変換を簡単に実行できます。実際のアプリケーションでは、特定の状況に基づいてデータ型変換に適切な方法を選択し、データ処理効率を向上させることができます。
上記は numpy データ型変換メソッドの完全なリストです。お役に立てば幸いです。
以上がnumpyのデータ型変換方法をすべて完全紹介する記事の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。