这篇文章主要介绍了python中numpy数据类型转换的案例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
1、查看数据类型
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In [11]: arr = 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')2、转换数据类型
// 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)3、字符串数组转换为数值型
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])感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享python中numpy数据类型转换的案例内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，遇到问题就找亿速云，详细的解决方法等着你来学习!
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