न्यूम्पी डाटा टाइप

Python में डेटा टाइप

मूल रूप से, Python ने निम्नलिखित डेटा टाइप हैं:

  • strings - टेक्स्ट डेटा को प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, जो अभिव्यक्ति में बदला जाता है। उदाहरण के लिए "ABCD"。
  • integer - इंटीजर को प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। उदाहरण के लिए -1, -2, -3。
  • float - रीअल नंबर को प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। उदाहरण के लिए 1.2, 42.42。
  • boolean - True या False को प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है。
  • complex - रीअल नंबर के लिए रियल प्लेन में प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। उदाहरण के लिए 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j。

NumPy में डेटा टाइप

NumPy में कुछ अतिरिक्त डेटा टाइप हैं, जो एक चिह्न के द्वारा परिभाषित है, जैसे i इंटीजर को प्रतिनिधित्व करता है,u अनुक्रमित इंटीजर को प्रतिनिधित्व करता है。

यहाँ NumPy में सभी डेटा टाइपों की सूची और उनके लिए प्रयोग किए जाने वाले चिह्न हैं。

  • i - इंटीजर
  • b - बूल
  • u - अनुक्रमित इंटीजर
  • f - फ्लॉटिंग पॉइंट
  • c - एकीकृत फ्लॉटिंग पॉइंट
  • m - timedelta
  • M - datetime
  • O - ऑब्जैक्ट
  • S - शब्द
  • U - unicode शब्द
  • V - निर्धारित अन्य तरीके के लिए स्मृति ब्लॉक (void)

एक्रेडियल के डेटा टाइप की जांच करें

NumPy एक्रेडियल ऑब्जैक्ट में एक नाम dtype की विशेषता को प्राप्त करें, जो एक्रेडियल के डेटा टाइप को वापस करता है:

उदाहरण

एक्रेडियल ऑब्जैक्ट के डेटा टाइप को प्राप्त करें:

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

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उदाहरण

शब्दों वाले एक्रेडियल के डेटा टाइप को प्राप्त करें:

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

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परिभाषित डेटा टाइप के द्वारा एक्रेडियल निर्माण करें

हम इसे इस्तेमाल करते हैं array() फ़ंक्शन के द्वारा एक्रेडियल निर्माण करने के लिए, जो वृत्तीय पैरामीटर का उपयोग कर सकता है:dtypeयह हमें एक्रेडियल एलिमेंट के अपेक्षित डेटा टाइप को परिभाषित करता है:

उदाहरण

डेटा टाइप शब्दकोश के रूप में एक्रेडियल निर्माण करें:

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

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अगर i、u、f、S और Uहम आकार भी परिभाषित कर सकते हैं。

उदाहरण

4 बाइट लंबाई वाले डेटा टाइप के एक्रेडियल निर्माण करें:

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

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यदि मान को परिवर्तित नहीं किया जा सकता है, तो क्या होगा?

यदि एक तरह से बाध्य नहीं करने वाले एलिमेंट के तरीके को दिया गया है, तो NumPy ValueError फ्लैग करेगा。

ValueError: पायथन में, फ़ंक्शन को अपेक्षित या गलत प्रकार का पैरामीटर पाठित करने पर ValueError फ़िर्ट होती है।

उदाहरण

अनिंटीजर चरित्र (जैसे 'a') को इंटीजर में बदलना संभव नहीं है (गलती फ़िर्ट की जाएगी):

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

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विन्यासित आयाम के डाटा प्रकार को बदलें

अस्तित्विक आयाम के डाटा प्रकार को बदलने का सर्वश्रेष्ठ तरीका, यह है astype() विधि आयाम को प्रतिलिपि करती है。

astype() फ़ंक्शन एक अनुकृत आयाम बनाता है, और आपको पैरामीटर के रूप में डाटा प्रकार को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है。

डाटा प्रकार को स्ट्रिंग के रूप में निर्दिष्ट किया जा सकता है, उदाहरण के लिए 'f' फ्लॉटिंग पॉइंट के लिए इंदिका करता है,'i' इंटीजर आदि के लिए इंदिका करता है।या आप सीधे डाटा प्रकार का उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए float फ्लॉटिंग पॉइंट के लिए इंदिका करता है,int इंटीजर के लिए इंदिका करता है।

उदाहरण

द्वारा उपयोग 'i' पैरामीटर के रूप में डाटा प्रकार को फ्लॉटिंग पॉइंट से बदलें:

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

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उदाहरण

द्वारा उपयोग int पैरामीटर के रूप में डाटा प्रकार को फ्लॉटिंग पॉइंट से बदलें:

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

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उदाहरण

डाटा प्रकार को इंटीजर से बदलें:

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

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