使用NumPy库的函数astype()对ndarray的数据类型进行转换

最新推荐文章于 2024-05-28 20:13:01 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-28 20:13:01 发布 · 713 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#astype #ndarray数据类型转换

本文详细介绍如何在OpenCV中使用cvtColor()进行颜色空间转换，并着重讲解astype()对ndarray数据类型转换的应用，为开发者提供实用指导。
Numpy中使用astype函数将字符串格式数据转换为数值数据类型
sdgfbhgfj的博客
03-30 5207
Numpy中使用astype函数将字符串格式数据转换为数值数据类型
Numpy中使用astype函数将指定数组转化为和另外一个数组相同的数据类型
sdgfbhgfj的博客
03-30 587
Numpy中使用astype函数将指定数组转化为和另外一个数组相同的数据类型
ndarray数据类型及转换
weixin_30588729的博客
07-17 1万+
ndarray数据类型 Ndarray的基本数据类型如下图所示，数据类型的命名采用“类型名+数字”的形式表示，数字表示数据的比特位长。在计算机中比特位bit是表示数据最小的单位，1个字节Byte的长度等于8个比特位，即1Byte = 8bit。int64表示8个字节长度的整型，float64表示为8个字节长度的双精度浮点型。同样类型的元素在内存中或磁盘中占的空间是一样的，因此在处理海...
ndarray中数据的类型以及数据类型的变换
pywin
04-19 1万+
arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64) print arr1.dtype #结果：float64 arr2=np.array([1,2,3],dtype=int32) print arr2.dtype #结果：int32#其他类型：#int8,uint8 有符号和无符号的8位（1个字符）整型#int1
NumPy（九）：类型转换【ndarray.astype(type)】【ndarray.tostring([order])】【ndarray.tobytes([order]) 】
u013250861的博客
04-05 1068
import numpy as np # 数组类型转换：.astype() ar1 = np.arange(10, dtype=float) print('ar1 = {0}, ar1.dtype = {1}'.format(ar1, ar1.dtype)) print('-' * 100) # a.astype()：转换数组类型 # 注意：养成好习惯，数组类型用np.int32，而不是直接int32 ar2 = ar1.astype(np.int32) # 可以在参数位置设置数组类型 print(
numpy基础之ndarray的数据类型dtype
sinat_34735632的博客
01-24 1324
ndarray的数据类型dtype含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息。
AI 之路——数据分析（2）利用Pandas进行数据清清洗
Robin_Pi的博客
01-04 681
数据预处理 1. 缺失值处理 缺失值 python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。 3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。 后面出来数据，如果遇到错误：说什么foloat错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN (N...
numpy库学习笔记一——ndarray
qq_53226437的博客
02-15 687
Numpy库学习 NumPy，是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于NumPy的科学函数功能，将NumPy的数组对象作为数据交换的通用语。 以下内容将会出现在NumPy中： ndarray——一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能。 对所有数据进行快速的矩阵计算，而无须编写循环程序。 对硬盘中数组数据进行读写的工具，并对内存映射文件进行操作。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于连接NumPy到
Python—Numpy学习之【数组生成函数】和【数据类型转换方法】
小白摸索之路
01-25 1334
np.zeros()函数 功能：创建一个由浮点数0.填充的矩阵 注意：填充的是浮点数0. 而不是整数0
利用Python进行数据分析 | NumPy基础（一）—— NumPy ndarray（多维数组对象）
qq_50637636的博客
01-14 1832
NumPy基础：数组与向量化计算 NumPy，是Numerical Python的简称，它是利用Python进行数值运算的最为重要的基础包。 重要的原因可以归纳为三点： 可以有效的处理含有大量数组的数据。 NumPy的算法是基于C语言编写的，NumPy数组使用的内存量小于其他的Python内建序列。 NumPy可以针对全量数组进行复杂计算而不需要使用Python循环。 下面的例子将展示NumPy的不同，定义一个NumPy数组，里面存放着1M个整数，再定义一个列表，同样存放着1M个整数，将这两个序列同时乘
【NumPy学习笔记（学习地址：阿里云Python学习路线-阶段3）】
爱摸鱼的经济er的博客
03-13 1328
1、NumPy的优势 （1）NumPy介绍 - 数值计算库 num - numerical （数值化的） py - python （2）ndarray介绍 ndarray：n - 任意个 ；d - dimension 维度 ； array - 数组 （3）ndarray 与 Python原生list运算效率比，效率有很大提升，节约了很多时间 --- 用在机器学习里 （4）ndarray的优势 1）存储风格 ndarray - 相同类型 - 通用性不强 list - 不同类型 -
科学计算库NumPy
WXh2001727的博客
03-04 698
#创建1维数组 import numpy as np arr1=np.array([1,2,3,4]) arr2=np.ndim(arr1) #数组个数 arr3=np.shape(arr1) #数组的维度
Python中list(列表)和ndarray对象的相互转换
昊虹AI笔记
06-22 1万+
Python的列表的功能挺多的，但是ndarray对象更强大。两个咱们都会用到，它们都可以看成是矩阵的一种形式，所以有必要了解下它们之间的互相转换操作。关于ndarray对象的基础介绍，大家可以参考博文： https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/124416798关于list(列表)的详细介绍，大家可以参考博文： https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/125400072接下来，先看ndarray
numpy与tensor数据类型互换
qq_50001789的博客
09-18 3940
numpy与tensor数据类型互换 numpy转换为tensor torch.from_numpy(ndarray) → Tensor tensor转换为numpy Tensor.numpy() → numpy.ndarray 注意： 无论是numpy转换为tensor还是tensor转换为numpy，两者的变换后得到的数据与变换前的数据共享底层存储，即改变一方的数据，另一方的数据也会相应改变。 代码案例 numpy转换为tensor import torch import numpy as np
Numpy：数组（Ndarray）操作之数组的转换
热门推荐
shield911的博客
04-16 1万+
数据操作之数组转换，详细介绍了数组转换的几种类型和实现函数，以及语法详解，示例演示。
Numpy 数据类型（2022.12.3）
m0_67323071的博客
12-03 4481
numpy的基本数类型阐述。
【python】numpy库ndarray多维数组的类型变换 .astype（）与向列表的转换tolist（）详解与实例
brucewong0516的博客
01-28 7072
1、ndarray数组的类型变换np. astype（dtype） astype()方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致 In [30]: a Out[30]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 1
【NumPy】全面解析NumPy的astype函数：高效数据类型转换指南
科技改变人类，技术成就未来
05-28 1万+
全面解析NumPy的astype函数：高效数据类型转换指南。[`numpy.ndarray.astype`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.astype.html) 函数用于将数组的数据类型转换为指定的类型。它可以高效地处理大规模数据的类型转换，对于科学计算和数据分析中的数据预处理尤为重要。
ndarray数组的创建方法
会飞的哼哧的博客
07-07 1551
ndarray数组的创建方法 本文参考自中国慕课网中北京理工大学教授讲授的《Python数据分析与展示》。 1、从Python中的列表、元祖等类型创建ndarray数组 “x=np.array(list/tuple,dtype=? )” 当np.array()不指定dtype时，numpy将根据数据情况关联一个dtype类型。 import numpy as np x=np.array([0,1,...
numpy库的astype函数
最新发布
02-26
<think>嗯，用户问的是关于NumPy库中的astype函数，我需要先回想一下这个函数的作用和用法。首先，astype主要用于转换数组的数据类型，也就是将数组中的元素转换成指定的类型。比如将整数数组转成浮点数，或者改变精度，比如从float64转到float32。 接下来，我得考虑用户可能的背景。他们可能是在处理数据时遇到了类型不兼容的问题，或者需要优化内存使用，或者准备数据用于特定的机器学习框架，这些框架可能需要特定类型的数据。比如，TensorFlow有时会要求float32而不是float64。 然后，我需要介绍astype的基本用法，比如arr.astype(dtype)，其中dtype可以是字符串或NumPy的类型对象。要举例说明，比如整数转浮点，或者改变浮点数的精度。还要提到是否复制数据，默认会返回新数组，但如果设置copy=False，可能在类型相同时返回原数组的视图，但需要注意这样修改视图会影响原数组。 另外，需要注意转换时的潜在问题，比如精度丢失或者值溢出。例如，将大整数转成较小的类型时可能溢出，或者浮点数转换时损失精度。这时候需要提醒用户注意这些风险。 可能用户需要知道astype和view方法的区别，或者为什么不用直接赋值dtype属性。这时候要解释直接改dtype可能不会正确转换数据，而astype会进行真正的转换。 还有，是否应该提到其他相关函数或方法？比如ndarray的astype，或者与Python内置类型转换的区别。不过用户的问题集中在astype，可能不需要扩展太多，保持重点。 最后，总结使用场景和注意事项，确保用户理解何时以及如何正确使用astype函数。可能给出一个简单的示例，比如将整型数组转换为浮点型，并展示代码和结果，这样更直观。</think>`numpy` 库中的 **`astype` 函数**用于将数组（`ndarray`）的数据类型转换为指定的新类型。它是 NumPy 中处理数据类型转换的核心方法，常用于调整数组元素类型以满足计算、存储或与其他库交互的需求。 --- ### **基本用法** ```python new_array = old_array.astype(dtype, copy=True, casting='unsafe') ``` - **参数说明**： - **`dtype`**：目标数据类型，可以是 `numpy.dtype` 对象（如 `np.float32`）或类型字符串（如 `'float32'`）。 - **`copy`**：默认为 `True`，表示生成一个新数组；若为 `False`，则在原数据类型与目标类型一致时返回原数组的视图（否则仍会复制）。 - **`casting`**：控制类型转换的安全性（如 `'no'` 禁止不安全转换，`'safe'` 只允许安全转换）。 --- ### **核心功能** 1. **类型转换**： - 将整数转换为浮点数、布尔值或其他数值类型。 - 调整浮点数的精度（如 `float64` → `float32`）。 - 将数值转换为字符串或 Unicode 类型（需注意格式兼容性）。 **示例**： ```python import numpy as np arr_int = np.array([1, 2, 3]) arr_float = arr_int.astype(np.float32) # 转换为浮点型 print(arr_float) # 输出: [1. 2. 3.] arr_bool = arr_int.astype(bool) # 转换为布尔型（非0为True） print(arr_bool) # 输出: [ True True True] ``` 2. **内存优化**： - 通过降低数据类型精度（如 `int64` → `int32`）减少内存占用，适用于大规模数据场景。 --- ### **注意事项** 1. **数据安全**： - 转换可能导致精度丢失（如 `float64` → `float32`）或值溢出（如将 `1000` 转换为 `int8` 会溢出）。 - 使用 `casting='safe'` 可避免不安全转换： ```python # 不安全转换会报错（如将负数转为无符号整型） np.array([-1, 0, 1]).astype('uint8', casting='safe') # 抛出 TypeError ``` 2. **复制行为**： - 默认生成新数组，原数组不受影响。若需原地修改，可赋值回原变量： ```python arr = arr.astype(np.float32) ``` --- ### **常见场景** 1. **机器学习预处理**： - 将图像像素值（`uint8`）归一化为 `float32`。 ```python image_data = image_data.astype('float32') / 255.0 ``` 2. **与深度学习框架交互**： - 转换为框架所需类型（如 TensorFlow 默认使用 `float32`）。 3. **节省存储空间**： - 将数据存储为紧凑类型（如 `float32` 替代 `float64`）。 --- ### **示例代码** ```python import numpy as np # 创建整数数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int64) # 转换为 float32 arr_float = arr.astype(np.float32) print(arr_float.dtype) # 输出: float32 # 转换为字符串类型（元素变为 '1', '2' 等） arr_str = arr.astype(str) print(arr_str) # 输出: ['1' '2' '3' '4'] # 尝试不安全转换（可能丢失数据） arr_large = np.array([1000, 2000], dtype=np.int64) arr_small_type = arr_large.astype(np.int8) # 溢出导致错误值 print(arr_small_type) # 输出: [-24, -48]（具体值依赖系统） ``` --- 如果需要更深入的功能（如自定义类型转换），可以结合 `numpy` 的向量化操作或 `dtype` 对象的高级用法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

昊虹AI笔记

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值