numpy修改数据类型|极客教程

numpy修改数据类型

在数据处理和分析领域，NumPy是一个经常被使用的Python库。NumPy提供了一种操作多维数组的数据结构，以及许多各种数学函数，用于操作这些数组。在处理数据时，有时候我们需要改变数组中的数据类型。在本文中，我们将详细讨论如何使用NumPy来修改数组的数据类型。

什么是数据类型？

在NumPy中，每个数组都有一个数据类型，用来描述数组中元素的类型。数据类型决定了数组中每个元素所占用的内存大小以及支持的运算操作。常见的数据类型包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)等。

NumPy数据类型

在NumPy中，数据类型由dtype对象表示。NumPy支持的数据类型包括：

int：整数类型
float：浮点数类型
complex：复数类型
bool：布尔值类型
str：字符串类型
unicode：Unicode字符串类型

每种数据类型都有对应的大小和字节顺序。例如，int32表示32位整数，float64表示64位浮点数。

修改数据类型

我们可以使用astype方法来修改NumPy数组的数据类型。astype方法接收一个数据类型作为参数，并返回一个拥有新数据类型的新数组，原数组不受影响。例如，我们可以将一个整数数组转换为浮点数数组：

import numpy as np

# 创建一个整数数组
arr_int = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整数数组转换为浮点数数组
arr_float = arr_int.astype(np.float)

print(arr_int.dtype)
print(arr_float.dtype)

运行上面的代码，可以看到如下输出：

int64
float64

从输出可以看出，原始整数数组的数据类型为int64，经过转换后的浮点数数组的数据类型为float64。

修改复杂类型

有时候，我们可能需要将一个数组中的所有元素都转换为同一种数据类型，即使原数组并不是这种数据类型。在这种情况下，我们可以使用np.full方法来创建一个指定数据类型的全部为某个特定值的数组，然后再将其转换为所需的数据类型。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个包含复数的数组
arr_complex = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])

# 将数组中的复数转换为整数类型
arr_int = np.full(arr_complex.shape, 0, dtype=np.int)

for i in range(len(arr_complex)):
    arr_int[i] = int(arr_complex[i].real)

print(arr_int)
print(arr_int.dtype)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含复数的数组arr_complex。然后，我们创建了一个形状和arr_complex相同的全为零的整数数组arr_int。最后，我们通过循环遍历arr_complex中的每个元素，将其实部分转换为整数后存入arr_int数组中。运行上面的代码，可以看到转换后的整数数组以及其数据类型。

修改字符串类型

有时候，我们可能需要将一个字符串数组转换为其他数据类型的数组。在NumPy中，字符串数组会被当做一种特殊的数据类型处理，因此我们无法直接使用astype方法来转换字符串数组。但是，我们可以通过使用np.vectorize函数来达到类似的效果。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个字符串数组
arr_str = np.array(["1", "2", "3", "4", "5"])

# 定义一个转换函数
def convert_to_int(s):
    return int(s)

# 将字符串数组转换为整数数组
arr_int = np.vectorize(convert_to_int)(arr_str)

print(arr_int)
print(arr_int.dtype)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含字符串的数组arr_str。然后，我们定义了一个将字符串转换为整数的转换函数convert_to_int。最后，我们使用np.vectorize函数将该转换函数应用到arr_str数组中的每个元素，生成一个包含整数的新数组arr_int。运行上面的代码，可以看到转换后的整数数组以及其数据类型。