NumPy စာပေ အချက်အလက်

Python 中的数据类型

默认情况下，Python 拥有以下数据类型：

  • strings - 用于表示文本数据，文本用引号引起来。例如 "ABCD"。
  • integer - 用于表示整数。例如 -1, -2, -3。
  • float - 用于表示实数。例如 1.2, 42.42。
  • boolean - 用于表示 True 或 False。
  • complex - 用于表示复平面中的数字。例如 1.0 + 2.0j，1.5 + 2.5j。

NumPy 中的数据类型

NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。

以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。

  • i - 整数
  • b - 布尔
  • u - 无符号整数
  • f - 浮点
  • c - 复合浮点数
  • m - timedelta
  • M - datetime
  • O - 对象
  • S - 字符串
  • U - unicode 字符串
  • V - 固定的其他类型的内存块 ( void )

检查数组的数据类型

NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：

အမှတ်

获取数组对象的数据类型：

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

အမှတ် စီစဥ်

အမှတ်

获取包含字符串的数组的数据类型：

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

အမှတ် စီစဥ်

用已定义的数据类型创建数组

我们使用 array() 函数来创建数组，该函数可以使用可选参数：dtype，它允许我们定义数组元素的预期数据类型：

အမှတ်

用数据类型字符串创建数组：

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

အမှတ် စီစဥ်

对于 i、u、f、S 和 U，我们也可以定义大小。

အမှတ်

创建数据类型为 4 字节整数的数组：

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

အမှတ် စီစဥ်

အချက် က ပြောင်းလဲ မ ရှိ ဘဲ ဖြစ် လာ လျှင် ဘဲသို့ ပြောကြား ရပါသည်။

ဤ အကိုးအရေး မ ပြောင်းလဲ မှု ကို ပြောင်းလဲ ပြီး ပြောင်းလဲ လိမ့်မည် မ မရှိ ဖြစ် လာ လျှင် နေပြည် အန်ပီ တို့ မှ အရေးပါ လိမ့်မည် ကြောင်း ပြောဆိုသည်။

ValueError：在 Python 中，如果传递给函数的参数的类型是非预期或错误的，则会引发 ValueError。

အမှတ်

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')

အမှတ် စီစဥ်

အချက်အလက် အမျိုးအစား ပြောင်းလဲသည့် အချက်အလက်

အချက်အလက် အမျိုးအစား ပြင်းပြီး ပုံစံ ပြောင်းလဲသည့် ဘဏ္ဍာင် ဘဏ္ဍာင် ပုံစံ အသုံးပြု အကောင်းဆုံး နည်းများ astype() ဘဏ္ဍာင် ပုံစံ ကို ပြန်လည်ထုတ်လွှတ်

astype() ပုံစံ အချက်အလက် အသုံးပြု နည်း တစ်ခု ဖြစ်၍ အချက်အလက် အပုံစံ ကို သဘောတူ ပြုနိုင် ပြီး အချက်အလက် အပုံစံ ကို ပြင်းပြီး ပုံစံ အစား ပေါင်းထည့် နိုင်ပါ။

အချက်အလက် အမျိုးအစား အသုံးပြု နည်းများ ကို သုံးနိုင်သည် 'f' အကင်း အကြမ်း ပုံစံ ကို ကိုးကွယ်'i' အကင်း အကြမ်း ပုံစံ ကို ကိုးကွယ် float အကင်း အကြမ်း ပုံစံ ကို ကိုးကွယ်int အကင်း အကြမ်း ပုံစံ ကို ကိုးကွယ်

အမှတ်

အသုံးပြုလျက် 'i' ပြင်းပြီး အမျိုးအစား မှ အကင်း အကြမ်း ပြင်းပြီး ပုံစံ အစား ပေါင်းထည့်

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

အမှတ် စီစဥ်

အမှတ်

အသုံးပြုလျက် int ပြင်းပြီး အမျိုးအစား မှ အကင်း အကြမ်း ပြင်းပြီး ပုံစံ အစား ပေါင်းထည့်

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

အမှတ် စီစဥ်

အမှတ်

အချက်အလက် အမျိုးအစား မှ အကင်း အကြမ်း ပြင်းပြီး ပုံစံများ

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

အမှတ် စီစဥ်