numpy数据类型dtype转换
这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换 导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)
看看信息>>> aarray([ 0.0945377 ,0.52199916,0.62490646,0.21260126])>>> a.dtypedtype(‘float64‘)>>> a.shape(4,)
改变dtype，发现数组长度翻倍！>>> a.dtype = ‘float32‘>>> aarray([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！>>> a.dtype = ‘float16‘>>> aarray([ -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>>> a.dtype = ‘float‘>>> aarray([ 0.0945377 ,0.52199916,0.62490646,0.21260126])>>> a.shape(4,)>>> a.dtypedtype(‘float64‘)
把a变为整数，观察其信息>>> a.dtype = ‘int64‘>>> aarray([4591476579734816328, 4602876970018897584, 4603803876586077261, 4596827787908854048], dtype=int64)>>> a.shape(4,)
改变dtype，发现数组长度翻倍！>>> a.dtype = ‘int32‘>>> aarray([ 1637779016,1069036447, -1764917584,1071690807,-679822259, 1071906619, -1611419360,1070282372])>>> a.shape(8,)
改变dtype，发现数组长度再次翻倍！>>> a.dtype = ‘int16‘>>> aarray([-31160,24990,13215,16312,32432, -26931, -19401,16352, -17331, -10374, -197,16355, -20192, -24589,13956,16331], dtype=int16)>>> a.shape(16,)
改变dtype，发现数组长度再次翻倍！>>> a.dtype = ‘int8‘>>> aarray([72, -122,-98, 97,-97, 51,-72, 63,-80,126,-51, -106, 55,-76,-32, 63, 77,-68,122,-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！>>> a.dtype = ‘int‘>>> a.dtypedtype(‘int32‘)>>> aarray([ 1637779016,1069036447, -1764917584,1071690807,-679822259, 1071906619, -1611419360,1070282372])>>> 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)>>> b = np.array(.])>>> b.dtypedtype(‘float64‘)
用 astype(int) 得到整数，并且不改变数组长度>>> c = b.astype(int)>>> carray([1, 2, 3, 4])
>>> c.shape
(8,)>>> c.dtypedtype(‘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）>>> barray([ 1.,2.,3.,4.])>>> b.dtype = ‘int‘>>> b.dtypedtype(‘int32‘)>>> barray([ 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()。
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