服务器之家

服务器之家 > 正文

numpy数据类型dtype转换实现

时间:2021-10-19 08:56     来源/作者:罗兵

这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换

导入numpy

?
1
>>> import numpy as np

一、随便玩玩

生成一个浮点数组

?
1
>>> a = np.random.random(4)

看看信息

?
1
2
3
4
5
6
>>> a
array([ 0.0945377 0.521999160.624906460.21260126])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> a.shape
(4,)

改变dtype,发现数组长度翻倍!

?
1
2
3
4
5
6
7
>>> a.dtype = 'float32'
>>> a
array([  3.65532693e+20,   1.43907535e+00-3.31994873e-25,
         1.75549972e+00-2.75686653e+14,   1.78122652e+00,
        -1.03207532e-19,   1.58760118e+00], dtype=float32)
>>> a.shape
(8,)

改变dtype,数组长度再次翻倍!

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> a.dtype = 'float16'
>>> a
array([ -9.58442688e-05,   7.19000000e+02,   2.38159180e-01,
         1.92968750e+00,              nan,  -1.66034698e-03,
        -2.63427734e-01,   1.96875000e+00-1.07519531e+00,
        -1.19625000e+02,              nan,   1.97167969e+00,
        -1.60156250e-01-7.76290894e-03,   4.07226562e-01,
         1.94824219e+00], dtype=float16)
>>> a.shape
(16,)

改变dtype='float',发现默认就是float64,长度也变回最初的4

?
1
2
3
4
5
6
7
>>> a.dtype = 'float'
>>> a
array([ 0.0945377 0.521999160.624906460.21260126])
>>> a.shape
(4,)
>>> a.dtype
dtype('float64')

把a变为整数,观察其信息

?
1
2
3
4
5
6
>>> a.dtype = 'int64'
>>> a
array([4591476579734816328, 4602876970018897584, 4603803876586077261,
       4596827787908854048], dtype=int64)
>>> a.shape
(4,)

改变dtype,发现数组长度翻倍!

?
1
2
3
4
5
6
>>> a.dtype = 'int32'
>>> a
array([ 16377790161069036447, -17649175841071690807-679822259,
        1071906619, -16114193601070282372])
>>> a.shape
(8,)

改变dtype,发现数组长度再次翻倍!

?
1
2
3
4
5
6
>>> a.dtype = 'int16'
>>> a
array([-3116024990132151631232432, -26931, -1940116352,
       -17331, -10374,   -19716355, -20192, -245891395616331], dtype=int16)
>>> a.shape
(16,)

改变dtype,发现数组长度再次翻倍!

?
1
2
3
4
5
6
7
>>> a.dtype = 'int8'
>>> a
array([  72, -122-98,   97-97,   51-72,   63-80126-51,
       -106,   55-76-32,   63,   77-68122-41,   59,   -1,
        -29,   63,   32-79-13-97, -124,   54-53,   63], dtype=int8)
>>> a.shape
(32,)

改变dtype,发现整数默认int32!

?
1
2
3
4
5
6
7
8
>>> a.dtype = 'int'
>>> a.dtype
dtype('int32')
>>> a
array([ 16377790161069036447, -17649175841071690807-679822259,
        1071906619, -16114193601070282372])
>>> a.shape
(8,)

二、换一种玩法

很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组,默认的dtype是float64。
但是有些场合我们希望有些数据列作为整数。如果直接改dtype='int'的话,就会出错!原因如上,数组长度翻倍了!!!

下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数,但实际上是却是浮点数(float64)

?
1
2
3
>>> b = np.array([1., 2., 3., 4.])
>>> b.dtype
dtype('float64')

用 astype(int) 得到整数,并且不改变数组长度

?
1
2
3
4
5
6
7
>>> c = b.astype(int)
>>> c
array([1, 2, 3, 4])
>>> c.shape
(8,)
>>> c.dtype
dtype('int32')

如果直接改变b的dtype的话,b的长度翻倍了,这不是我们想要的(当然如果你想的话)

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
>>> b
array([ 1.2.3.4.])
 
>>> b.dtype = 'int'
>>> b.dtype
dtype('int32')
>>> b
array([         0, 1072693248,          0, 1073741824,          0,
       1074266112,          0, 1074790400])
>>> b.shape
(8,)

三、结论

numpy中的数据类型转换,不能直接改原数据的dtype!  只能用函数astype()。

到此这篇关于numpy数据类型dtype转换实现的文章就介绍到这了,更多相关numpy dtype转换内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文链接:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5129032.html

相关文章

热门资讯

yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗 2020-10-11
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
2021年耽改剧名单 2021要播出的59部耽改剧列表
2021年耽改剧名单 2021要播出的59部耽改剧列表 2021-03-05
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总 2020-11-13
返回顶部