numpy转dtype

以下是numpy转换数据类型的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整型数组转换为浮点型数组
arr_float = arr.astype(np.float)

# 输出转换后的数组及其数据类型
print(arr_float)
print(arr_float.dtype)

输出结果为：

[1. 2. 3. 4. 5.]
float64

在上述示例中，我们使用astype()方法将整型数组arr转换为浮点型数组arr_float，并使用dtype属性输出转换后的数组的数据类型。

相关问题

TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>)

这个错误通常是由于在进行 numpy 数组操作时，出现了不兼容的数据类型。您可以尝试将 datetime64 类型的数据转换为 float64 类型，以便与其他 float64 类型的数据兼容。具体操作可以使用 numpy 中的 astype() 函数来完成。例如，以下代码将 datetime64 类型的数组转换为 float64 类型的数组：

import numpy as np

# 创建 datetime64 类型的数组
dt_arr = np.array(['2021-05-01T12:00:00', '2021-05-02T12:00:00'], dtype='datetime64')

# 转换为 float64 类型的数组
float_arr = dt_arr.astype('float64')

print(float_arr)

输出：

[1.619736e+18 1.620009e+18]

如果您的数据需要保留时间信息，可以考虑将所有数据类型都转换为 object 类型的数组，以保留所有数据的原始类型。

numpy.dtype

`numpy.dtype` 是 NumPy 库中用于描述数组中元素类型的对象。它包含元素的类型、字节顺序和元素的大小等信息。可以使用 `numpy.dtype` 创建自定义数据类型，或使用预定义的数据类型，如 `numpy.int32` 和 `numpy.float64` 等。可以在创建数组时指定数据类型，也可以在数组创建后使用 `dtype` 属性进行更改。