Python-辨析type/dtype/astype用法

python中,dtypes 和 type() 函数的区别 在Python中,特别是在处理Pandas库中的数据结构如DataFrame和Series时,dtypes属性和type()函数都可以用来获取关于数据类型的信息,但它们的应用场景和返回信息有所不同。 阅读详情

Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype。

名称描述
type()返回参数的数据类型
dtype返回数组中元素的数据类型
astype()对数据类型进行转换
  1. type()用于获取数据类型
#type用于获取数据类型
import numpy as np
a=[1,2,3]
print(type(a))
#>>><class 'list'>
b=np.array(a)
print(type(b))
#>>><class 'numpy.ndarray'>
  1. dtype用于获取数组中元素的类型
#dtype用于获取数组中元素的类型
print(b.dtype)
#>>>int64

x,y,z=1,2,3
c=np.array([x,y,z])
print(c.dtype)
#>>>int64

d=np.array([1+2j,2+3j,3+4j])
print(d.dtype)
#>>>complex128
  1. astype()修改数据类型
    Array中用法
#astype修改数据类型
e=np.linspace(1,5,20)
print(e)
#>>>
'''
[1.         1.21052632 1.42105263 1.63157895 1.84210526 2.05263158
 2.26315789 2.47368421 2.68421053 2.89473684 3.10526316 3.31578947
 3.52631579 3.73684211 3.94736842 4.15789474 4.36842105 4.57894737
 4.78947368 5.        ]
'''
print(e.dtype)
#>>>float64

e=e.astype(int)
print(e)
#>>>[1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 5]
print(e.dtype)
#>>>int64

Dataframe中用法:转换指定字段数据的类型

import pandas as pd
e=np.linspace(1,5,20)
edf=pd.DataFrame(e)
edf[0].head(3)
#>>>
0    1.000000
1    1.210526
2    1.421053
Name: 0, dtype: float64

print(edf[0].dtype)
#>>>float64

edf[0]=edf[0].astype(int)
edf[0].head(3)
#>>>
0    1
1    1
2    1
Name: 0, dtype: int64

print(edf[0].dtype)
#>>>int64
人工智能入门实战:从Python数据操作到神经网络与大模型 人工智能是计算机科学的重要分支,旨在让机器具备感知、决策与生成能力。其核心原理基于机器学习,即通过数据驱动模型自动学习规律,而深度学习凭借多层神经网络进一步提升了复杂任务的精度。掌握AI基础不仅能支撑智能客服、图像识别等典型应用,也为进入大模型时代打下根基。围绕Python生态,结合NumPy、Pandas等数据工具与PyTorch框架,可从零完成数据处理、模型训练与评估,快速上手鸢尾花分类等实战项目。面对生成式AI的兴起,理解机器学习与深度学习的基础概念、建立工程实践能力,是每位技术爱好者高效入门的关键路 阅读详情

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