numpy的数据类型
时间: 2023-10-30 12:05:50 浏览: 53
numpy支持的数据类型有以下几种:
- bool_:布尔类型,True或False
- int_:默认整数类型,相当于C语言中的long类型
- intc:相当于C语言中的int类型
- intp:用于索引的整数类型,通常是int32或int64
- int8:字节(-128到127)
- int16:整数(-32768到32767)
- int32:整数(-2147483648到2147483647)
- int64:整数(-9223372036854775808到9223372036854775807)
- uint8:无符号整数(0到255)
- uint16:无符号整数(0到65535)
- uint32:无符号整数(0到4294967295)
- uint64:无符号整数(0到18446744073709551615)
- float_:默认浮点数类型,相当于C语言中的double类型
- float16:半精度浮点数(16位,正负号1位,指数5位,尾数10位)
- float32:单精度浮点数(32位,正负号1位,指数8位,尾数23位)
- float64:双精度浮点数(64位,正负号1位,指数11位,尾数52位)
- complex_:默认复数类型,相当于complex128,即实部和虚部都是双精度浮点数
- complex64:复数,实部和虚部都是单精度浮点数
- complex128:复数,实部和虚部都是双精度浮点数
相关问题
numpy数据类型转换
要将NumPy数组的数据类型进行转换,可以使用`astype()`方法。`astype()`方法将数组的元素转换为指定的数据类型,并返回一个新的数组。
以下是一个示例,将整数数组转换为浮点数数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_float = arr.astype(float)
print(arr_float)
```
输出结果:
```
[1. 2. 3. 4. 5.]
```
在上面的示例中,`astype(float)`将整数数组`arr`转换为浮点数数组`arr_float`。
除了`float`之外,还可以使用其他数据类型,如`int`、`bool`、`str`等进行转换。
numpy数据类型如何转dataframe数据类型
要将NumPy数据类型转换为DataFrame数据类型,可以使用pandas库中的DataFrame函数。下面是一种常见的方法:
首先,确保你已经安装了pandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
然后,导入pandas库并使用DataFrame函数将NumPy数组转换为DataFrame。示例代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个NumPy数组
numpy_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将NumPy数组转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(numpy_array)
# 打印DataFrame
print(df)
```
这将输出以下结果:
```
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
```