numpy中dtype
时间: 2023-10-28 13:06:24 浏览: 47
在NumPy中,dtype是数据类型的对象,用于描述数组中元素的类型。它决定了数组的内存布局以及如何解释数组中的字节。常用的dtype包括:
1. int:整数类型,可以是int8、int16、int32、int64等。
2. float:浮点数类型,可以是float16、float32、float64等。
3. complex:复数类型,可以是complex64、complex128等。
4. bool:布尔类型,表示True或False。
5. str:字符串类型,表示文本数据。
6. object:对象类型,可以包含任意Python对象。
7. datetime:日期时间类型,表示日期和时间。
8. timedelta:时间间隔类型,表示时间差。
9. category:分类类型,表示有限的离散值。
你可以使用dtype参数来指定数组的数据类型,例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
print(arr.dtype) # 输出为int32
arr = np.array([1.0, 2.5, 3.7], dtype=np.float64)
print(arr.dtype) # 输出为float64
```
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numpy.dtype
`numpy.dtype` 是 NumPy 库中用于描述数组中元素类型的对象。它包含元素的类型、字节顺序和元素的大小等信息。可以使用 `numpy.dtype` 创建自定义数据类型,或使用预定义的数据类型,如 `numpy.int32` 和 `numpy.float64` 等。可以在创建数组时指定数据类型,也可以在数组创建后使用 `dtype` 属性进行更改。
numpy转dtype
以下是numpy转换数据类型的示例代码:
```python
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(np.float)
# 输出转换后的数组及其数据类型
print(arr_float)
print(arr_float.dtype)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 3. 4. 5.]
float64
```
在上述示例中,我们使用astype()方法将整型数组arr转换为浮点型数组arr_float,并使用dtype属性输出转换后的数组的数据类型。