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【数据分析&数据挖掘】数组的数据类型

时间:2019-12-29 18:42:44      阅读:74      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:port   类型   name   height   imp   msi   分析   range   更改   

 1 import numpy as np
 2 
 3 # 创建一个数组
 4 arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.int64)
 5 arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.float64)  # [0. 1. 2. 3. 4. 5.]
 6 # arr = np.array([0,1,2,3,4], dtype=np.bool)
 7 print("arr:\n", arr)
 8 print("arr的类型:", type(arr))
 9 print("arr的数据类型:", arr.dtype)
10 
11 # numpy 里面的数据类型 ——就是python的数据类型加np
12 # 在numpy中的,数据类型区分更加细致
13 
14 # 数据类型之间进行强制转化
15 print("转化结果:", np.bool(1))
16 print("转化结果:", np.bool(0))
17 print("转化结果:", np.float64(0))
18 print("转化结果:", np.str(0))
19 
20 # 数组创建好之后,再去更改数据类型
21 # dtype or astype
22 arr.dtype = np.int32
23 print("arr的数据类型(创建之后重新更改):", arr.dtype)
24 arr = arr.astype(np.int32)
25 print("arr的数据类型(创建之后重新更改):", arr.dtype)
26 
27 # 自定义的数据类型
28 df = np.dtype([("name", np.str, 40), ("height", np.float64), ("weight", np.float64)])
29 # 创建数组 使用自定义的数据类型
30 arr = np.array([("xixi", 23.5, 20.0), ("haha", 40, 24.0), ("ranran" ,162, 40.0)], dtype=df)
31 print("arr:\n", arr)
32 print("arr的类型:", type(arr))
33 print("arr的字段类型:", df["name"])
34 print("arr的字段类型:", df["height"])
35 print("arr的字段类型:", df["weight"])
36 # print("arr的字段类型:", arr["weight"])
37 print("arr的每一个元素的大小:", arr.itemsize)

【数据分析&数据挖掘】数组的数据类型

标签:port   类型   name   height   imp   msi   分析   range   更改   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Tree0108/p/12115476.html

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