numpy库中数组的数据类型

dtype是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特殊数据类型所需要的信息

指定数据类型创建数组

>>> import numpy as np
>>> arr1=np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64)
>>> arr2=np.array([1,2,3,4],dtype=np.int32)
>>> arr1.dtype
dtype('float64')
>>> arr2.dtype
dtype('int32')

numpy数据类型

数组数据类型转换

>>> import numpy as np
>>> arr=np.array([1,2,3,4,5])
>>> arr.dtype
dtype('int32')
>>> float_arr=arr.astype(np.float64)
>>> float_arr
array([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> float_arr.dtype
dtype('float64')

>>> arr_string=np.array(['1.24','2.6','21'],dtype=np.string_)
>>> arr_string.astype(float)
array([ 1.24,  2.6 , 21.  ])

注意：

1.使用numpy.string_类型时，一定要小心，因为NumPy的字符串数据是大小固定的，发生截取时，不会发出警告。pandas提供了更多非数值数据的便利的处理方法。

2.调用astype总会创建一个新的数组（一个数据的备份），即使新的dtype与旧的dtype相同。

原文地址：https://www.cnblogs.com/mengxiaoleng/p/11616270.html