Numpy数据类型和arange方法、astype方法的使用
Numpy数据类型和arange方法、astype方法的使用
benym
发布于 2022-07-14 13:57:55
发布于 2022-07-14 13:57:55
Numpy支持比Python更多的数字类型
数据类型 | 描述 |
|---|---|
bool_ | 布尔（True或False），存储为一个字节 |
int_ | 默认整数类型（与Clong相同；通常是int64或int32） |
INTC | 与Cint（通常为int32或int64）相同 |
INTP | 用于索引的整数（与Cssize_t相同；通常是int32或int64） |
INT8 | 字节（-128至127） |
INT16 | 整数（-32768至32767） |
INT32 | 整数（-2147483648至2147483647） |
Int64的 | 整数（-9223372036854775808至9223372036854775807） |
UINT8 | 无符号整数（0到255） |
UINT16 | 无符号整数（0到65535） |
UINT32 | 无符号整数（0到4294967295） |
UINT64 | 无符号整数（0到18446744073709551615） |
float_ | float64的简写。 |
float16 | 半精度浮点：符号位，5位指数，10位尾数 |
FLOAT32 | 单精度浮点数：符号位，8位指数，23位尾数 |
float64 | 双精度浮点：符号位，11位指数，52位尾数 |
complex_ | complex128的简写。 |
complex64 | 复数，由两个32位浮点数（实部和虚部） |
complex128 | 复数，由两个64位浮点数（实部和虚部） |
除了intc之外，还定义了平台相关的C整数类型short，long，longlong。
提示
arange函数用于创建等差数组，使用频率非常高，arange非常类似range函数 ,两者的区别仅仅是arange返回的是一个数据，而range返回的是list 。要转换数组的类型，请使用.astype()方法（首选）或类型本身作为函数
# 代码
import numpy as np
z = np.arange(5)
print(z)
print(z.dtype)
print(50*'*')
# 转化数据类型为float64
floar_arr = z.astype(np.float64)
print(floar_arr)
print(floar_arr.dtype)
print(50*'*')
# 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断
z2 = np.array([5.1,9.2,8.3,7.4,3.3214])
print(z2)
print(z2.astype(np.int32))
print(50*'*')
# arange的用法
print(np.arange(1, 5))
print(np.arange(0, 10, 2))# 运行结果
[0 1 2 3 4]
int32
**************************************************
[0. 1. 2. 3. 4.]
float64
**************************************************
[5.1 9.2 8.3 7.4 3.3214]
[5 9 8 7 3]
**************************************************
[1 2 3 4]
[0 2 4 6 8]本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2018-08-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录