Numpy数据类型和arange方法、astype方法的使用

Numpy数据类型

Numpy支持比Python更多的数字类型

数据类型	描述
bool_	布尔（True或False），存储为一个字节
int_	默认整数类型（与Clong相同；通常是int64或int32）
INTC	与Cint（通常为int32或int64）相同
INTP	用于索引的整数（与Cssize_t相同；通常是int32或int64）
INT8	字节（-128至127）
INT16	整数（-32768至32767）
INT32	整数（-2147483648至2147483647）
Int64的	整数（-9223372036854775808至9223372036854775807）
UINT8	无符号整数（0到255）
UINT16	无符号整数（0到65535）
UINT32	无符号整数（0到4294967295）
UINT64	无符号整数（0到18446744073709551615）
float_	float64的简写。
float16	半精度浮点：符号位，5位指数，10位尾数
FLOAT32	单精度浮点数：符号位，8位指数，23位尾数
float64	双精度浮点：符号位，11位指数，52位尾数
complex_	complex128的简写。
complex64	复数，由两个32位浮点数（实部和虚部）
complex128	复数，由两个64位浮点数（实部和虚部）

除了intc之外，还定义了平台相关的C整数类型short，long，longlong。

TIP

arange函数用于创建等差数组，使用频率非常高，arange非常类似range函数 ,两者的区别仅仅是arange返回的是一个数据，而range返回的是list 。要转换数组的类型，请使用.astype()方法（首选）或类型本身作为函数

代码

import numpy as np

z = np.arange(5)
print(z)
print(z.dtype)
print(50*'*')
# 转化数据类型为float64
floar_arr = z.astype(np.float64)
print(floar_arr)
print(floar_arr.dtype)
print(50*'*')
# 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断
z2 = np.array([5.1,9.2,8.3,7.4,3.3214])
print(z2)
print(z2.astype(np.int32))
print(50*'*')
# arange的用法
print(np.arange(1, 5))
print(np.arange(0, 10, 2))

运行结果

[0 1 2 3 4]
int32
**************************************************
[0. 1. 2. 3. 4.]
float64
**************************************************
[5.1    9.2    8.3    7.4    3.3214]
[5 9 8 7 3]
**************************************************
[1 2 3 4]
[0 2 4 6 8]