python改变numpy的dtype
时间: 2023-10-09 08:11:39 浏览: 83
要改变NumPy数组的数据类型,可以使用astype()函数。astype()函数会返回一个新的数组,其中的元素类型已经改变为指定的数据类型。下面是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个整数类型的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("原始数组:", arr)
print("原始数组数据类型:", arr.dtype)
# 改变数据类型为浮点数
float_arr = arr.astype(float)
print("改变数据类型后的数组:", float_arr)
print("改变数据类型后的数组数据类型:", float_arr.dtype)
```
输出结果:
```
原始数组: [1 2 3 4 5]
原始数组数据类型: int64
改变数据类型后的数组: [1. 2. 3. 4. 5.]
改变数据类型后的数组数据类型: float64
```
在上述示例中,我们首先创建了一个整数类型的NumPy数组。然后,使用astype()函数将数组的数据类型更改为浮点数,并打印了更改后的数组和数据类型。
你可以根据需要将数组的数据类型更改为其他类型,例如`int32`、`bool`等。只需将目标数据类型作为astype()函数的参数传递给它即可。
相关问题
python numpy dtype
在 NumPy 中,dtype(数据类型)用于指定数组中元素的数据类型。NumPy 支持的数据类型包括整数、浮点数、复数、布尔值、字符串等。可以通过 numpy.dtype() 函数来指定数据类型,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个整数数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)
# 输出数组和数据类型
print(arr)
print(arr.dtype)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
int32
```
其中,np.int32 表示数据类型为 32 位整数。其他常用的数据类型包括 np.float32(32 位浮点数)、np.complex64(64 位复数)、np.bool_(布尔值)和 np.string_(字符串)。
python中Numpy中的dtype的f1
在NumPy中,dtype是数据类型对象,用于描述数组中元素的数据类型。在dtype中,f1表示一个单精度浮点数,即32位浮点数,其中f表示浮点数,1表示32位。例如,可以使用以下代码定义一个具有f1数据类型的NumPy数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype='f1')
```
这将创建一个具有f1数据类型的NumPy数组,其中所有元素都是单精度浮点数。可以使用dtype属性获取数组的数据类型:
```python
print(arr.dtype)
# 输出:float32
```
这表示数组中的元素都是32位浮点数。