4、numpy中的数据类型与数据类型转化
1）numpy中常用的的数据类型
2）numpy中的数据类型转化
记住一句话：numpy中的数据类型转换，不要使用x.dtype修改元素的数据类型，最好用x.astype()这种方式。
① 使用dtype原地修改数组的数据类型；
x = np.array([1.2,3.4,5.6],dtype=np.float64) display(x) display(x.dtype) display(x.nbytes) # -------------------------------------------- x.dtype="float32" display(x) display(x.nbytes) # -------------------------------------------- x.dtype="float16" display(x) display(x.nbytes)
结果如下：
② 使用dtype原地修改数组的数据类型，为什么会出现上述现象？
③ 使用astype()函数修改数组的数据类型：相当于新创建了一个数组；
z = np.array([1.5,3.7,4.8]) display(z) display(z.dtype) # -------------------------- zz = z.astype(np.int64) display(zz) display(zz.dtype)
结果如下：
5、改变数组的形状
使用numpy中的reshape()函数修改数组对象；
使用数组对象的reshape()函数修改数组对象(这个更好用)；
1）使用numpy中的reshape()函数修改数组对象；
xx = np.arange(10).reshape(2,5) xxx = np.reshape(xx,(5,2)) display(xxx)
结果如下：
2）使用数组对象的reshape()函数修改数组对象；
yy = np.arange(10).reshape(2,5) display(yy)
结果如下：
