


Artikel yang memperkenalkan sepenuhnya semua kaedah penukaran jenis data numpy
numpy ialah salah satu alat yang biasa digunakan dalam perpustakaan pengkomputeran saintifik Python, yang boleh melakukan pengiraan berangka dan pemprosesan data yang cekap. Dalam numpy, penukaran jenis data ialah operasi yang sangat biasa yang boleh membantu kami menyesuaikan data kepada keperluan yang berbeza. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah penukaran jenis data yang biasa digunakan dalam numpy dan melampirkan contoh kod tertentu.
1. Pengenalan kepada jenis data numpy
Dalam numpy, jenis data diwakili oleh deskriptor. Setiap deskriptor terdiri daripada aksara (menunjukkan jenis data) dan nombor (menunjukkan saiz data).
Jenis data numpy biasa termasuk:
- bool: Data Boolean, mewakili benar atau salah
- int: data integer, yang boleh ditandatangani atau tidak ditandatangani
- float: data titik terapung🜎; : data kompleks, terdiri daripada nombor nyata dan nombor khayalan;
- 2. Kaedah penukaran jenis data Numpy
- astype() kaedah
- astype() digunakan untuk menukar jenis data tatasusunan numpy kepada jenis data yang ditentukan. Berikut ialah beberapa contoh penggunaan biasa:
import numpy as np # 创建一个整型数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将整型数组转换为浮点型数组 arr_float = arr.astype(float) print(arr_float) # 将浮点型数组转换为整型数组 arr_int = arr_float.astype(int) print(arr_int) # 创建一个字符串数组 arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5']) # 将字符串数组转换为整型数组 arr_int = arr_str.astype(int) print(arr_int)
Hasil keluaran:
[1. 2. 3. 4. 5.] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]
- numpy objek jenis data
numpy menyediakan satu siri objek jenis data yang melaluinya jenis data boleh ditentukan. Penggunaan khusus adalah seperti berikut:
import numpy as np # 使用数据类型对象指定数据类型 dt = np.dtype('int32') arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=dt) print(arr.dtype) # 创建复数型数组 dt = np.dtype('complex128') arr = np.array([1 + 2j, 2 + 3j, 3 + 4j], dtype=dt) print(arr.dtype)
Hasil keluaran:
int32 complex128
- Fungsi penukaran jenis data
numpy menyediakan beberapa fungsi untuk penukaran jenis data, yang boleh menukar secara langsung jenis data sebagai parameter. Penggunaan khusus adalah seperti berikut:
import numpy as np # 创建一个整型数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用数据类型转换函数进行转换 arr_float = np.float64(arr) print(arr_float) # 创建一个字符串数组 arr_str = np.array(['1', '2', '3', '4', '5']) # 使用数据类型转换函数进行转换 arr_int = np.int32(arr_str) print(arr_int)
Hasil keluaran:
[1. 2. 3. 4. 5.] [1 2 3 4 5]
- 3. Ringkasan
- Artikel ini memperkenalkan kaedah penukaran jenis data yang biasa digunakan dalam numpy, termasuk kaedah astype(), objek jenis data dan fungsi penukaran jenis data. Melalui kaedah ini, kami boleh dengan mudah melakukan penukaran jenis data tatasusunan numpy untuk menyesuaikan diri dengan keperluan yang berbeza. Dalam aplikasi praktikal, kaedah yang sesuai boleh dipilih untuk penukaran jenis data berdasarkan keadaan tertentu untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data.
Di atas adalah senarai lengkap kaedah penukaran jenis data numpy, saya harap ia akan membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci Artikel yang memperkenalkan sepenuhnya semua kaedah penukaran jenis data numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel membincangkan amalan terbaik untuk memastikan keserasian silang pelayar HTML5, memberi tumpuan kepada pengesanan ciri, peningkatan progresif, dan kaedah ujian.

Artikel ini membincangkan html & lt; kemajuan & gt; elemen, tujuan, gaya, dan perbezaan dari & lt; meter & gt; elemen. Tumpuan utama adalah menggunakan & lt; kemajuan & gt; untuk menyelesaikan tugas dan & lt; meter & gt; untuk stati

Artikel ini membincangkan html & lt; datalist & gt; elemen, yang meningkatkan bentuk dengan menyediakan cadangan autokomplete, meningkatkan pengalaman pengguna dan mengurangkan kesilapan. Kira -kira: 159

Artikel ini membincangkan menggunakan atribut pengesahan bentuk HTML5 seperti had, corak, min, max, dan panjang untuk mengesahkan input pengguna secara langsung dalam penyemak imbas.

Artikel ini membincangkan html & lt; meter & gt; elemen, digunakan untuk memaparkan nilai skalar atau pecahan dalam julat, dan aplikasi umum dalam pembangunan web. Ia membezakan & lt; meter & gt; dari & lt; kemajuan & gt; dan Ex

Artikel ini membincangkan tag Meta Viewport, penting untuk reka bentuk web responsif pada peranti mudah alih. Ia menerangkan bagaimana penggunaan yang betul memastikan skala kandungan yang optimum dan interaksi pengguna, sementara penyalahgunaan boleh membawa kepada isu reka bentuk dan kebolehaksesan.

Artikel ini membincangkan & lt; iframe & gt; Tujuan TAG dalam membenamkan kandungan luaran ke dalam halaman web, kegunaan umum, risiko keselamatan, dan alternatif seperti tag objek dan API.

HTML sesuai untuk pemula kerana mudah dan mudah dipelajari dan dapat melihat hasilnya dengan cepat. 1) Keluk pembelajaran HTML adalah lancar dan mudah dimulakan. 2) Hanya menguasai tag asas untuk mula membuat laman web. 3) Fleksibiliti yang tinggi dan boleh digunakan dalam kombinasi dengan CSS dan JavaScript. 4) Sumber pembelajaran yang kaya dan alat moden menyokong proses pembelajaran.
