numpy查看数据类型
时间: 2023-10-08 22:09:45 浏览: 86
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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Python中用于科学计算的一个重要库,它提供了丰富的数据类型来处理不同类型的数据。根据引用所述,Numpy支持的数据类型主要包括以下几种:
1. 整型(integrate):用于表示整数值,可以是有符号或无符号的。不同的整型数据类型根据占用内存的字节数不同,例如int8、int16、int32和int64等。
2. 浮点型(float):用于表示实数值,包括单精度浮点数和双精度浮点数。单精度浮点数使用32位表示,双精度浮点数使用64位表示。
3. 布尔型(bool):用于表示布尔值,即True或False。布尔型数据类型只占用1个字节。
4. 复数型(complex):用于表示复数,包括实部和虚部。复数型数据类型可以是单精度复数或双精度复数,分别使用64位和128位表示。
此外,Numpy还支持自定义类型,可以根据需要定义和使用自己的数据类型。
下面是一个演示Numpy数据类型的例子:
```python
import numpy as np
# 定义一个整型数组
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print("整型数组:", arr_int)
print("数据类型:", arr_int.dtype)
# 定义一个浮点型数组
arr_float = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
print("浮点型数组:", arr_float)
print("数据类型:", arr_float.dtype)
# 定义一个布尔型数组
arr_bool = np.array([True, False, True], dtype=np.bool)
print("布尔型数组:", arr_bool)
print("数据类型:", arr_bool.dtype)
# 定义一个复数型数组
arr_complex = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=np.complex128)
print("复数型数组:", arr_complex)
print("数据类型:", arr_complex.dtype)
```
numpy核心数据类型
NumPy提供了多种核心数据类型,用于表示数组中的元素。这些数据类型可以通过`dtype`属性来查看。常见的数据类型包括整数类型(如`int8`、`int16`、`int32`)、浮点数类型(如`float32`、`float64`)、复数类型(如`complex64`、`complex128`)等。
以下是一个演示示例,展示了如何创建一个二维数组并查看其数据类型:
```python
import numpy as np
arr_2_d = np.asarray([[1, 2], [3, 4]], dtype='float')
print(arr_2_d.dtype) # 输出:float64
```
在上述示例中,我们使用`np.asarray`函数创建了一个二维数组`arr_2_d`,并指定了数据类型为`float`。然后,我们使用`dtype`属性查看了数组`arr_2_d`的数据类型,结果为`float64`。