np.array数据类型转换
时间: 2023-10-20 15:07:52 浏览: 79
要将np.array的数据类型转换,可以使用astype()函数。这个函数可以将数组的元素类型转换为指定的数据类型。
例如,将一个整数数组转换为浮点数数组:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = arr.astype(float)
print(new_arr)
```
输出:
```
[1. 2. 3.]
```
同样,也可以将浮点数数组转换为整数数组:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([1.5, 2.7, 3.1])
new_arr = arr.astype(int)
print(new_arr)
```
输出:
```
[1 2 3]
```
需要注意的是,astype()函数会创建一个新的数组,原始数组不会被改变。还有要注意的是,在进行类型转换时,可能会发生截断或舍入等操作,导致数据的精度丢失。
相关问题
设置np.array中数据的类型
可以使用numpy中的dtype参数来设置np.array中数据的类型。例如,将一个np.array设置为整型:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
```
上述代码中,将一个包含1、2、3的列表转换为一个np.array,并将其数据类型设置为32位整数。其他可用的数据类型包括np.float32、np.float64、np.bool等。如果在创建np.array时没有指定数据类型,则numpy将尝试自动推断数据类型。
np.array与np.ndarry
np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数,但它们有一些细微的区别。
首先,np.array()是一个函数,用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入,包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型,默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的,其中arr01的数据类型是int32,arr02的数据类型是float64。
而np.ndarray()是一个类,用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同,np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状,还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。
另外,np.asarray()和np.array()在功能上是相似的,都可以用于创建NumPy数组。但是,np.asarray()函数返回一个输入数组的视图(view),如果输入数组已经是一个NumPy数组,则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。
综上所述,np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组,但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数,用于将输入转换为数组,而np.ndarray()是一个类,用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似,但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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