更改给定 numpy 数组的数据类型

在这篇文章中，我们将看到我们可以更改给定 numpy 数组的 dtype 的方法。为了改变给定数组对象的 dtype，我们将使用numpy.astype()函数。该函数接受一个作为目标数据类型的参数。该函数支持所有通用类型和内置数据类型。

问题 #1：给定一个基础数据为'int32'类型的 numpy 数组。将给定对象的 dtype 更改为'float64' 。

解决方案：我们将使用numpy.astype()函数来更改给定 numpy 数组的底层数据的数据类型。

# importing the numpy library as np
import numpy as np
  
# Create a numpy array
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
  
# Print the array
print(arr)

输出 ：

现在我们将检查给定数组对象的 dtype。

# Print the dtype
print(arr.dtype)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，给定数组对象的当前 dtype 是“int32”。现在我们将其更改为“float64”类型。

# change the dtype to 'float64'
arr = arr.astype('float64')
  
# Print the array after changing
# the data type
print(arr)
  
# Also print the data type
print(arr.dtype)

输出 ：

问题 #2：给定一个 numpy 数组，其基础数据是'int32'类型。将给定对象的 dtype 更改为'complex128' 。

解决方案：我们将使用numpy.astype()函数来更改给定 numpy 数组的底层数据的数据类型。

# importing the numpy library as np
import numpy as np
  
# Create a numpy array
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
  
# Print the array
print(arr)

输出 ：

现在我们将检查给定数组对象的 dtype。

# Print the dtype
print(arr.dtype)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，给定数组对象的当前 dtype 是“int32”。现在我们将其更改为“complex128”类型。

# change the dtype to 'complex128'
arr = arr = arr.astype('complex128')
  
# Print the array after changing
# the data type
print(arr)
  
# Also print the data type
print(arr.dtype)

输出 ：