Aina za Vifaa ya NumPy

Kipimo cha data cha Python

Kwa ujumbe, Python ina kipimo cha data kama ni lugha inayotumiwa:

  • strings - kwa kuzingatia data ya maneno, maneno inayotumiwa kwa maneno. Kama ni "ABCD".
  • integer - kwa kuzingatia kina cha juu cha kina cha kina. Kama ni -1, -2, -3.
  • float - kwa kuzingatia kina cha juu cha kina cha kina. Kama ni 1.2, 42.42.
  • boolean - kwa kuzingatia kina cha juu cha kina cha kina. Kama ni true au false.
  • complex - kwa kuzingatia maneno ya mabara ya kina ya juu ya mabara. Kama ni 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j.

Kipimo cha data cha NumPy

NumPy ina kipimo cha data cha kina kinachotumika kwa kipimo cha data kwa kipimo cha data, kama ni lugha inayotumiwa kwa kipimo cha data: i inaonyesha kipimo cha data cha uadilifu.u inaonyesha kipimo cha data cha uadilifu wa uadilifu.

Hii ni orodha ya kipimo cha data kwa NumPy na lugha ya kuzingatia yao.

  • i - kipimo cha data cha uadilifu
  • b - kipimo cha data cha kidogo
  • u - kipimo cha data cha uadilifu wa uadilifu
  • f - kipimo cha data cha juu
  • c - kipimo cha data cha juu cha kina na kina
  • m - kipimo cha data cha muda
  • M - data ya siku ya kuzaliwa
  • O - kipimo cha data
  • S - maneno
  • U - maneno ya unicode
  • V - kipimo cha data kinachotumika kwa kipimo cha data kinachotumika kwa kipimo cha data ( void )

Kuona kipimo cha data cha kipimo cha data

Kipimo cha data cha kipimo cha data cha NumPy ina kina kipimo cha data kilichoitwa dtype kwa kiwango cha kipimo cha data, kiwango hiki kinatokana na kipimo cha data:

Mfano

Kupata kipimo cha data cha kipimo cha data cha kipimo cha data:

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

Mfano wa Kusafiri

Mfano

Kupata kipimo cha data cha kipimo cha data kinachotumika kwa matumizi ya maneno:

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

Mfano wa Kusafiri

Kuanzisha kipimo cha data kwa kipimo cha data kilichotumika:

Tumia array() Mfano wa programu wa kuanzisha kipimo cha data, kama ni thamani inayotumiwa kwa thamani inayotumiwa kwa thamani inayotumiwa:dtypekutumia thamani inayotakiwa kwa kipimo cha data cha matumizi wa mawaka:

Mfano

Kuanzisha kipimo cha data kwa uzito wa neno la data mtaani:

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

Mfano wa Kusafiri

Kwa i、u、f、S na Uwengine nawe na hifadhi.

Mfano

Kuanzisha kipimo cha data kwa uharibika wa 4 vafaka wa matumizi.

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

Mfano wa Kusafiri

Kama thamani inaelewa kwa uharibika, kama ni kini?

Je kama inaeleze kwa uharibika ujenzi wa kipimo, NumPy kinasababisha kuzingatia ValueError.

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。

Mfano

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')

Mfano wa Kusafiri

Kusana data type wa array ya hivi karibuni

Wahuruguru wa kusana data type wa array ya hivi karibuni ni kusana data type wa array ya hivi karibuni kwa kutumia astype() Inafanya kipakua cha array.

astype() Fungu inaunda kipakua cha data array, na inaonyesha inaingia data type kama thamani.

Data type inaweza kutumia neno la kufikia kama thamani, kama vile 'f' inaonyesha ukingo wa namba.'i' inaonyesha inani na vyombo vingine. float inaonyesha ukingo wa namba.int inaonyesha inani.

Mfano

Kwa kutumia 'i' Kwa thamani za kufikia, kusana data type kutoka ukingo wa namba

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

Mfano wa Kusafiri

Mfano

Kwa kutumia int Kwa thamani za kufikia, kusana data type kutoka ukingo wa namba

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

Mfano wa Kusafiri

Mfano

Sanaa ya kutumia data type kutoka inani kwamba value

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

Mfano wa Kusafiri