NumPy 数据类型int8的范围为什么是-128到127
时间: 2023-06-02 22:01:59 浏览: 77
NumPy数据类型int8是一个8位的有符号整数类型。它的范围是从-128到127,因为它的二进制表示使用了1位来表示符号位,即最高位为符号位,剩余7位为数值位。这样,最大的正数是01111111,即127,最小的负数是10000000,即-128。因此,int8的范围是从-128到127。
相关问题
python pandas读取excel数据有时是numpy有时是int
这可能是因为读取的 Excel 文件中,同一列中存在不同类型的数据。pandas 在读取 Excel 文件时默认会将一整列数据的类型设置为同一类型,如果同一列中存在不同类型的数据,那么 pandas 会将该列的数据类型设置为能够容纳所有不同类型数据的类型,例如 numpy 或 object。
解决方法是在读取 Excel 文件时,使用 `dtype` 参数指定每一列的数据类型,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column_name': int})
```
其中,`column_name` 是需要指定数据类型的列名,`int` 是该列数据的类型。注意,`dtype` 参数需要传入一个字典,该字典的键是列名,值是该列数据的类型。
用numpy将Excel数据类型全部转化成int类型
可以使用pandas和numpy库来实现将Excel数据类型全部转化成int类型的操作。具体步骤如下:
1. 读取Excel文件,将其转换为pandas的DataFrame对象
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")
```
2. 使用numpy的astype()函数将DataFrame中所有列的数据类型转换为int类型
```python
import numpy as np
df = df.astype(np.int)
```
3. 将转换后的DataFrame对象保存为Excel文件
```python
df.to_excel("data_int.xlsx", index=False)
```
以上代码将Excel文件中所有的数据类型全部转化成int类型,并将转换后的数据保存为新的Excel文件"data_int.xlsx"。