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Numpy数据类型转换astype,dtype的方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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1、查看数据类型

In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])
In [12]: arr
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])
// 该命令查看数据类型
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('int64')
In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)
// 该命令查看数据类型
In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float64')

2、转换数据类型

// 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断
In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])
In [8]: arr2
Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221])
// 查看当前数据类型
In [9]: arr2.dtype
Out[9]: dtype('float64')
// 转换数据类型 float -> int
In [10]: arr2.astype(np.int32)
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

3、字符串数组转换为数值型

In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)
In [5]: numeric_strings
Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')
// 此处写的是float 而不是np.float64, Numpy很聪明，会将python类型映射到等价的dtype上
In [6]: numeric_strings.astype(float)
Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])

以上这篇Numpy数据类型转换astype,dtype的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Numpy,astype,dtype
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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