Petua praktikal dan kajian kes untuk penukaran jenis data menggunakan numpy

Petua praktikal dan analisis kes penukaran jenis data numpy

Pengenalan:
Dalam proses analisis data dan pengkomputeran saintifik, selalunya perlu menaip penukaran data untuk menyesuaikan diri dengan keperluan pengkomputeran yang berbeza. Sebagai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang biasa digunakan dalam Python, numpy menyediakan pelbagai fungsi dan kaedah penukaran jenis data Artikel ini akan memperkenalkan kemahiran praktikal penukaran jenis data dalam numpy dan menunjukkan aplikasi khususnya melalui analisis kes.

1. Latar belakang dan kepentingan penukaran jenis data
Apabila melakukan analisis data dan pengiraan saintifik, jenis data yang berbeza mungkin memerlukan kaedah pemprosesan dan kaedah pengiraan yang berbeza. Contohnya, apabila mengira purata atau jumlah, jika jenis data ialah integer, ketepatan bahagian perpuluhan mungkin hilang dan jika jenis data ialah nombor titik terapung, sumber pengkomputeran mungkin terbuang. Oleh itu, memilih dan menukar jenis data yang sesuai adalah sangat penting untuk meningkatkan kecekapan pengiraan, mengurangkan overhed memori dan meningkatkan ketepatan pengiraan.

2. Jenis data dalam numpy
Dalam numpy, jenis data diwakili oleh objek dtype, yang mentakrifkan kaedah penyimpanan dan peraturan pengiraan data. Numpy menyediakan jenis data yang biasa digunakan berikut:

• int8, int16, int32, int64: jenis integer bertanda, masing-masing menduduki 1, 2, 4 dan 8 bait
• uint8, uint16, uint32, uint64; menduduki 1, 2, 4, dan 8 bait masing-masing;
• char: jenis aksara, menduduki 1 bait;
• complex64, complex128: jenis kompleks, masing-masing menduduki 8 dan 16 bait.
• 3. Kaedah dan teknik untuk penukaran jenis data numpy

astype() kaedah: Semua elemen tatasusunan boleh ditukar kepada jenis yang ditentukan melalui kaedah astype(). Berikut ialah kod contoh:

import numpy sebagai np
1. Buat tatasusunan nombor titik terapung

arr_float = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5])

Tukar elemen jenis tatasusunan

arr_int = arr_float.astype(np.int32)

print(arr_float) # [1.2 2.3 3.4 4.5]

print(arr_int) # [1 2 3 4]

() kaedah boleh: Pandangan()()

buat objek tatasusunan baharu, tetapi berkongsi ruang memori data asal. Berikut ialah contoh kod:

import numpy sebagai np
2. Buat tatasusunan integer

arr_int = np.array([1, 2, 3, 4])

Tukar paparan tatasusunan integer kepada paparan tatasusunan titik terapung

arr_float = arr_int.view(np.float32)

print(arr_int) # [1 2 3 4]

print(arr_float) # [1.0 2.0 3.0 4.0]

fungsi asarray())(fungsi asarray()): data input ke tatasusunan ndarray dan cuba untuk tidak menyalin data. Jika data input sudah menjadi tatasusunan ndarray, tiada penyalinan dilakukan. Berikut ialah contoh kod:

import numpy sebagai np

3. Buat senarai integer

lst_int = [1, 2, 3, 4, 5]

Tukar senarai integer kepada array

_🜎 .asarray( lst_int)

print(lst_int) # [1, 2, 3, 4, 5]

print(arr_int) # [1 2 3 4 5]

4 aplikasi

Dalam aplikasi praktikal pengkomputeran saintifik dan analisis data, penukaran jenis data sering digunakan dalam situasi berikut:

Pembersihan dan prapemprosesan data: Semasa proses pembersihan dan prapemprosesan data, data rentetan mungkin perlu ditukar kepada data Berangka, atau menukar jenis data tertentu untuk memudahkan pengiraan dan analisis seterusnya.

Kejuruteraan Ciri: Kejuruteraan ciri ialah langkah penting dalam pembelajaran mesin dan proses latihan model. Bergantung pada makna ciri dan keperluan model yang berbeza, penukaran jenis ciri mungkin diperlukan untuk memastikan latihan model yang lancar.

Visualisasi data: Apabila menggambarkan data, untuk menggunakan kaedah dan teknik lukisan yang sesuai, penukaran yang sepadan perlu dilakukan mengikut jenis dan ciri pengedaran data.

1. Berikut ialah kajian kes tentang penukaran jenis data dalam kejuruteraan ciri:
2. import numpy sebagai np
3. Buat set data yang mengandungi ciri umur dan pendapatan

set data = np.array([[25, 50000] ,

                [30, 60000],
                [35, 70000],
                [40, 80000]])

Tukar ciri umur kepada jenis titik terapung

dataset_float = dataset.astype(np.float)

Tukar ciri pendapatan kepada jenis logaritma

dataset_log = np.log(dataset_float)

#print [25 50000]

                  #  [30 60000]
                  #  [35 70000]
                  #  [40 80000]]

print(dataset_float) # [[2.5e+01 5.0e+04]

                  #  [3.0e+01 6.0e+04]
                  #  [3.5e+01 7.0e+04]
                  #  [4.0e+01 8.0e+04]]

print(dataset_log) # [[ 3.21887582 10.81977828]

kita boleh lihat di atas, melalui kes di atas penukaran jenis data yang sesuai, kita boleh menyesuaikan dengan lebih baik kepada keperluan latihan model yang berbeza, meningkatkan kecekapan analisis dan pengiraan data, sambil mengekalkan ketepatan dan ketepatan data

.

Kesimpulan:
numpy, sebagai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang biasa digunakan dalam Python, menyediakan banyak kaedah penukaran jenis data. Dalam proses analisis data dan pengkomputeran saintifik, memilih dan menukar jenis data yang sesuai adalah sangat penting untuk meningkatkan kecekapan pengiraan, mengurangkan overhed memori, dan mengekalkan ketepatan pengiraan. Artikel ini memperkenalkan kemahiran praktikal dan kaedah penukaran jenis data dalam numpy, dan menunjukkan senario aplikasi khusus dalam aplikasi praktikal melalui analisis kes. Kami berharap pembaca dapat menggunakan sepenuhnya fungsi penukaran jenis data untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengiraan apabila menggunakan numpy untuk analisis data dan pengiraan saintifik.

Atas ialah kandungan terperinci Petua praktikal dan kajian kes untuk penukaran jenis data menggunakan numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!