检查 NumPy
中的数据类型
Numpy 是 python 中的一个模块。它最初被称为数字Python，但简而言之，我们将其发音为 numpy 。 NumPy 是 python 中的通用数组处理包。它提供了高性能的多维数据结构，如数组对象和使用这些数组的工具。 Numpy 提供更快更有效的矩阵和数组计算。
NumPy 提供对几乎所有数学函数的熟悉。在 numpy 中，这些函数被称为通用函数 ufunc 。
以下是在 NumPy 中检查数据类型的各种值:
方法#1
使用数据类型检查数据类型。
例 1:
Python 3
# importing numpy library
import numpy as np
# creating and initializing an array
arr = np.array([1, 2, 3, 23, 56, 100])
# printing the array and checking datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)
输出:
Array: [ 1 2 3 23 56 100]
Datatype: int32
例 2:
Python 3
import numpy as np
# creating and initializing array of string
arr_1 = np.array(['apple', 'ball', 'cat', 'dog'])
# printing array and its datatype
print('Array:', arr_1)
print('Datatype:', arr_1.dtype)
输出:
Array: ['a' 'b' 'c' 'd']
Datatype: <U1
方法 2
用定义的数据类型创建数组。使用数组函数数组()创建 numpy 数组。该函数采用参数数据类型，允许我们定义数组元素的预期数据类型:
例 1:
Python 3
import numpy as np
# Creating and initializing array with datatype
arr = np.array([1, 2, 3, 8, 7, 5], dtype='S')
# printing array and its datatype
print("Array:", arr)
print("Datatype:", arr.dtype)
输出:
Array: [b'1' b'2' b'3' b'8' b'7' b'5']
Datatype: |S1
S 用于定义字符串数据类型。我们使用 i、U、f、S 和 U 来定义各种其他数据类型及其大小。
例 2:
Python 3
import numpy as np
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)
输出:
Array: [1 2 3 4 8 9 5]
Datatype: int32
在上面的例子中，整数元素的大小是 4，即 32 字节
例 3:
Python 3
import numpy as np
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 8 i.e. 64bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i8')
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)
输出:
Array: [1 2 3 4 8 9 7]
Datatype: int64
在这个例子中，元素的大小是 64 字节。
例 4:
Python 3
import numpy as np
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 4 i.e. 32bytes
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='f4')
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)
输出:
Array: [1\. 2\. 3\. 4\. 8\. 9\. 7.]
Datatype: float32
在上面的例子中，数据类型是 float，大小是 32 字节。
例 5:
Python 3
import numpy as np
# creating and initialising array along
# with datatype and its size 2
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 8, 9, 7], dtype='S2')
# printing array and datatype
print('Array:', arr)
print('Datatype:', arr.dtype)
输出:
Array: [b'1' b'2' b'3' b'4' b'8' b'9' b'7']
Datatype: |S2
在上面的例子中，数据类型是一个字符串，大小是 2。
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
