python中，怎么获得array某一列的数据

在Python中，可以使用numpy库中的array来获取某一列的数据。假设我们有一个二维数组arr，可以使用以下代码来获取第二列的数据：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col = arr[:, 1]

print(col)

输出结果为：

[2 5 8]

其中，`[:, 1]`表示取所有行的第二列数据。如果需要获取其他列的数据，只需要将数字1替换为对应列的索引即可。

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python中，怎么得到array的某一列的数据类型

在Python中，我们可以使用numpy库中的array来获取某一列的数据类型。假设我们有一个二维数组arr，可以使用以下代码来获取第二列的数据类型：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4.0, 5.0, 6.0], [7, 8, 9]])
col_dtype = arr[:, 1].dtype

print(col_dtype)

输出结果为：

float64

其中，`[:, 1]`表示取所有行的第二列数据。如果需要获取其他列的数据类型，只需要将数字1替换为对应列的索引即可。

python中，怎么得到array的某一列的每个元素的数据类型

在Python中，我们可以使用numpy库中的array来获取某一列的每个元素的数据类型。假设我们有一个二维数组arr，可以使用以下代码来获取第二列的每个元素的数据类型：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4.0, 5.0, 6.0], [7, 8, 9]])
col_dtype = arr[:, 1].dtype

print(col_dtype)

输出结果为：

float64

其中，`[:, 1]`表示取所有行的第二列数据。如果需要获取其他列的每个元素的数据类型，只需要将数字1替换为对应列的索引即可。

如果要获取某一列的每个元素的数据类型，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4.0, 5.0, 6.0], [7, 8, 9]])
col = arr[:, 1]

for i in col:
    print(type(i))

输出结果为：

<class 'numpy.float64'>
<class 'numpy.float64'>
<class 'numpy.float64'>

其中，`type(i)`可以获取每个元素的数据类型。