NumPy Data Types

Ang uri ng datos sa Python

Pangkaraniwan, ang Python ay may mga uri ng datos na ito:

  • strings - Ginagamit para sa text data, ang teksto ay napapalibutan ng quotation marks. Halimbawa "ABCD".
  • integer - Ginagamit para sa integer. Halimbawa -1, -2, -3.
  • float - Ginagamit para sa real number. Halimbawa 1.2, 42.42.
  • boolean - Ginagamit para sa True o False.
  • complex - Ginagamit para sa numero sa complex plane. Halimbawa 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j.

Ang uri ng datos sa NumPy

Mayroon ding ilang dagdag na uri ng datos sa NumPy, na tinutukoy ng isang character ang uri ng datos, halimbawa i Kasama ang integer,u Kasama ang unsigned integer at iba pa.

Ito ang listahan ng lahat ng uri ng datos sa NumPy at ang mga character na ginagamit para sa kanila.

  • i - Integer
  • b - Boolean
  • u - Unsinged integer
  • f - Floating point
  • c - Kumpisal na floating point
  • m - Timedelta
  • M - Datetime
  • O - Object
  • S - String
  • U - Unicode string
  • V - Nakatalaga na ibang uri ng datos ng memory block (void)

Pagsusuri ng uri ng datos ng array

Ang NumPy array object ay may isang pangalan na dtype Ang attribute, na ibibigay ng uri ng datos ng array:

Halimbawa

Hanapin ang uri ng datos ng objekto ng array:

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

I-run Halimbawa

Halimbawa

Hanapin ang uri ng datos ng array na naglalaman ng string:

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

I-run Halimbawa

Buwbuo ng array gamit ang naaangkop na uri ng datos

Ginagamit namin array() Ang function na buwbuo ng array, na maaaring gamitin ang opsyonal na parameter:dtype，na nagbibigay ng kapahintulutan sa amin na tukuyin ang uri ng datos ng mga elemento ng array:

Halimbawa

Buwbuo ng array gamit ang string na uri ng datos:

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

I-run Halimbawa

Para sa i、u、f、S at U，kaya rin namin ay maaring tukuyin ang sukat.

Halimbawa

Buwbuo ng isang array na may uri ng datos na 4 bytes na integer:

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

I-run Halimbawa

Ano ang magiging desisyon kung ang halaga ay hindi ma-convert?

Kung ibinigay ang isang elemento na hindi maaaring maihagis ang uri, magiging ValueError ang NumPy.

ValueError: Sa Python, kapag ang uri ng parameter na ipinasa sa function ay hindi inaasahan o maling uri, ay magiging ValueError.

Halimbawa

Hindi maaaring i-convert ang non-integer string (tulad ng 'a') sa integer (haharapin ang error):

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

I-run Halimbawa

I-baguhin ang uri ng datos ng mayroong array

Ang pinakamahusay na paraan upang baguhin ang uri ng datos ng kasalukuyang array ay gamitin ang astype() method na kopya ang array.

astype() Ang function ay gumagawa ng kopya ng array at pinahihintulutan mong idirikta ang uri ng datos bilang argumento.

Ang uri ng datos ay maaaring idirikta sa pamamagitan ng string, halimbawa, 'f' ang ibig sabihin ay floating point,'i' ang ibig sabihin ay integer at iba pa. O maaari mo ring direktang gamitin ang uri ng datos, halimbawa, float ang ibig sabihin ay floating point,int ang ibig sabihin ay integer.

Halimbawa

Sa pamamagitan ng paggamit ng 'i' Bilang halaga ng argumento, i-baguhin ang uri ng datos mula sa floating point sa integer:

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

I-run Halimbawa

Halimbawa

Sa pamamagitan ng paggamit ng int Bilang halaga ng argumento, i-baguhin ang uri ng datos mula sa floating point sa integer:

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

I-run Halimbawa

Halimbawa

I-baguhin ang uri ng datos mula sa integer sa boolean:

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

I-run Halimbawa