本篇文章主要讲述numpy转换astype,dtype的方法，具体代码展示如下：
1、查看数据类型
<p style="line-height: 1.75em"><span>In [11]: <a href="https://www.gaodaima.com/tag/arr" title="查看更多关于arr的文章" target="_blank">arr</a> = 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')<br></span></p>
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2、转换数据类型
<p style="line-height: 1.75em"><span>// 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)<br></span></p>
3、字符串数组转换为数值型
<p style="line-height: 1.75em"><span>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])<br></span></p>
numpy转换的方法还是很简单，小伙伴们快快动手尝试一下吧~更多Python学习推荐:云海天Python教程网。
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转载请注明原文链接：python中numpy数据类型转换的方法
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