데이터 유형 배열 라이브러리 NumPy와

데이터 유형 배열 라이브러리 NumPy와

DTYPE 필요한 특정 데이터 타입 정보를 해석하는 메모리를 포함 할 것이다 ndarray 특수 목적

배열을 생성하는 데이터 유형을 지정

>>> import numpy as np
>>> arr1=np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64)
>>> arr2=np.array([1,2,3,4],dtype=np.int32)
>>> arr1.dtype
dtype('float64')
>>> arr2.dtype
dtype('int32')

NumPy와 데이터 유형

배열 데이터 형식 변환

>>> import numpy as np
>>> arr=np.array([1,2,3,4,5])
>>> arr.dtype
dtype('int32')
>>> float_arr=arr.astype(np.float64)
>>> float_arr
array([1., 2., 3., 4., 5.])
>>> float_arr.dtype
dtype('float64')

>>> arr_string=np.array(['1.24','2.6','21'],dtype=np.string_)
>>> arr_string.astype(float)
array([ 1.24,  2.6 , 21.  ])

참고 :

NumPy와 문자열 데이터가 고정 된 크기 때문에 1. 사용 numpy.string_ 유형, 조심해야, 차단 경고없이 발생합니다. 팬더 더 많은 숫자가 아닌 데이터를 처리하는 편리한 방법을 제공합니다.

2. 통화 astype 항상 경우에도 같은 신규 및 기존 DTYPE의 DTYPE를 새로운 배열 (데이터 백업)을 만들 수 있습니다.