numpy查看数据类型

在numpy中，可以使用`dtype`属性来查看数组的数据类型。

例如，创建一个整型数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.dtype)

输出：

int64

创建一个浮点型数组：

arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(arr.dtype)

输出：

float64

也可以使用`astype`方法来改变数组的数据类型：

arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
new_arr = arr.astype(int)
print(new_arr.dtype)

输出：

int64

相关问题

NUMPY的数据类型

NumPy是一个Python库，主要用于科学计算和数据分析，它提供了大量的高性能数组操作功能。NumPy的核心数据结构是ndarray（n-dimensional array），它是多维数组，支持许多基本数学运算。

NumPy支持多种数据类型，主要包括：

1. **基本数据类型**：
- int8, uint8: 8位整数，有符号和无符号。
- int16, uint16: 16位整数。
- int32, uint32: 32位整数。
- int64, uint64: 64位整数。
- float16, float32, float64: 单精度和双精度浮点数。
- bool_：布尔值。

2. **复合数据类型**：
- complex64, complex128: 单精度和双精度复数。

3. **字符串类型**：
- object_: 可变的Python对象，可以包含任意类型的数据。

这些数据类型不仅在创建数组时指定，在数组的元素类型改变、运算时以及转换时也非常重要。NumPy的数据类型系统帮助保证了性能和内存管理，使得处理大规模数值数据变得更加高效。

python中如何查看numpy的数据类型

你可以使用numpy库中的`dtype`属性来查看numpy数组的数据类型。例如，如果你有一个numpy数组`arr`，你可以使用`arr.dtype`来查看它的数据类型。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.dtype) # 输出：int64

在这个例子中，我们创建了一个包含整数的numpy数组，并使用`dtype`属性查看了它的数据类型，输出结果是`int64`，表示这个数组的数据类型是64位整数。