أنواع البيانات NumPy

أنواع البيانات في Python

بافتراض الصحيح، يحتوي Python على أنواع البيانات التالية:

  • strings - لتمثيل بيانات النص، النص مُقيد بالكوتب.
  • integer - لتمثيل الأرقام الصحيحة. مثل -1،-2،-3.
  • float - لتمثيل الأرقام العشرية. مثل 1.2،42.42.
  • boolean - لتمثيل الحق أو الخطأ.
  • complex - لتمثيل الأرقام في المخطط المعكوس. مثل 1.0 + 2.0j،1.5 + 2.5j.

أنواع البيانات في NumPy

NumPy تحتوي على أنواع بيانات إضافية، ويُستخدم حرف لتقديم نوع البيانات، مثل i مثل عدد صحيح،u مثل عدد صحيح غير سالب.

هذه هي قائمة جميع أنواع البيانات في NumPy ورموزها الممثلة.

  • i - عدد صحيح
  • b - منطقي
  • u - عدد صحيح غير سالب
  • f - عدد عشري
  • c - عدد عشري مركب
  • m - فترة زمنية
  • M - تاريخ和时间
  • O - عنصر
  • S - سلسلة
  • U - سلسلة Unicode
  • V - قطعة ذاكرة ثابتة أخرى من أنواع أخرى (void)

تحقق من نوع البيانات للمجسم المتعدد

يملك مجسم NumPy خاصية تُدعى dtype الخاصية، التي تعود نوع البيانات للمجسم المتعدد:

实例

الحصول على نوع البيانات للمجسم المتعدد:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr.dtype)

运行实例

实例

الحصول على نوع البيانات للمصفوفة التي تحتوي على 字ارات:

import numpy as np
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)

运行实例

إنشاء مصفوفة باستخدام نوع البيانات المحدد

نحن نستخدم array() وظيفة لإنشاء مصفوفة، يمكن استخدامها مع 参数 الاختياري:dtype، يسمح لنا بتعريف نوع البيانات المتوقع للعناصر في المصفوفة:

实例

إنشاء مصفوفة باستخدام سلسلة نوع البيانات:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S')
print(arr)
print(arr.dtype)

运行实例

بالنسبة ل i、u、f、S و U، يمكننا أيضًا تعريف الحجم.

实例

إنشاء مصفوفة بيانات من نوع 4 بت كامل:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
print(arr)
print(arr.dtype)

运行实例

ماذا إذا لم يتم تحويل القيمة؟

إذا تم تقديم عنصر لا يمكن تحويل نوعه القسري، فإن NumPy سينشئ ValueError.

ValueError: في Python، إذا كان نوع المعامل الذي يتم تمريره إلى الدالة غير المتوقع أو الخطأ، فإنه يتم إطلاق ValueError.

实例

无法将非整数字符串（比如 'a'）转换为整数（将引发错误）：

import numpy as np
arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')

运行实例

转换已有数组的数据类型

更改现有数组的数据类型的最佳方法，是使用 astype() 方法复制该数组。

astype() 函数创建数组的副本，并允许您将数据类型指定为参数。

数据类型可以使用字符串指定，例如 'f' 表示浮点数，'i' 表示整数等。或者您也可以直接使用数据类型，例如 float 表示浮点数，int 表示整数。

实例

通过使用 'i' 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数：

import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')
print(newarr)
print(newarr.dtype)

运行实例

实例

通过使用 int 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数：

import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype(int)
print(newarr)
print(newarr.dtype)

运行实例

实例

将数据类型从整数更改为布尔值：

import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr)
print(newarr.dtype)

运行实例