np.float 和np.float差别

时间: 2023-03-29 09:03:58 浏览: 209

Python astype(np.float)函数使用方法解析

在Python编程中，`astype()`函数是Numpy库中的一个关键方法，用于将数组或数据结构中的元素转换为指定的数据类型。在这个例子中，我们关注的是将数据转换为`np.float`，即Numpy中的浮点数类型。这个功能在处理从数据库获取的数据时尤其有用，因为原始数据可能包含多种类型，而我们需要统一它们以便进行数值计算。让我们理解`astype(np.float)`的作用。`astype()`接受一个数据类型作为参数，然后将数组中的每个元素转换为此类型。`np.float`通常指的是`numpy.float64`，这是Numpy中的双精度浮点数类型，它能存储比Python内置的`float`类型更精确的数值。当处理包含字符串（str）的数据时，`astype(np.float)`会尝试将这些字符串转换为浮点数。如果转换成功，它将返回一个浮点数；如果转换失败（例如，字符串不能解析为数字），则会引发一个错误。在提供的代码示例中，首先通过`pymysql`库连接到MySQL数据库，并执行SQL查询来获取`student`表中的`name`、`age`和`nr`列。数据被获取并存储为列表，然后使用`numpy.array()`将其转换为Numpy数组`u`。由于原始数据可能包含字符串和整数，数组`u`中的所有元素都被视为字符串。当试图对数组`u`的某列进行数学运算，如乘以5，Python会抛出类型错误，因为字符串与整数或浮点数的乘法操作是不合法的。为了解决这个问题，我们可以使用`astype(np.float)`将字符串转换为浮点数，然后再进行计算。在代码中，`u[:,1]`和`u[:,2]`分别代表数组`u`的第二列（`age`）和第三列（`nr`）。通过`astype(np.float)`，我们可以将这两列转换为浮点数，然后安全地进行乘法操作。正确使用`astype(np.float)`的代码如下： ```python import pymysql import numpy as np conn = pymysql.connect(host='39.106.168.84', user='xxxxxx', password='xxxxxx', port=3306, db='flask_topvj_net') cur = conn.cursor() sql = "SELECT `name`, `age`, `nr` FROM `student` WHERE 1" cur.execute(sql) u = cur.fetchall() u = np.array(u) conn.close() # 将列转换为浮点数并进行乘法运算 a = u[:, 1].astype(np.float) * 5 b = u[:, 2].astype(np.float) * 5 print(a) print(b) ``` 这段代码中，`a`和`b`分别代表第二列（`age`）和第三列（`nr`）的值乘以5的结果。通过这种方式，我们可以对数据库中的数值数据进行有效的数学运算，即使原始数据是从字符串类型提取的。总结来说，`astype(np.float)`是Numpy中用于类型转换的重要工具，特别是在处理混合类型数据时，它可以帮助我们确保数值计算的正确性。在Python中，尤其是在与数据库交互和进行数据分析时，理解和正确使用`astype()`函数是至关重要的技能。通过实例代码，我们可以看到如何有效地利用这个函数来解决类型不匹配的问题，从而实现对数据的进一步处理和计算。

np.float 和 np.float64 都是 numpy 库中的浮点数类型，它们的主要区别在于精度不同。np.float 的精度为双精度浮点数，即64位，而 np.float64 的精度为128位，因此 np.float64 的精度更高。

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