.astype的多面试阐述

在Python和NumPy中，数据类型是编程过程中一个至关重要的概念。这就是为什么.astype()经常用来转换数据类型。.astype()是NumPy的一个函数。该函数返回一个将所有元素转换为指定数据类型的数组副本。

一、数据类型转换

在NumPy中，数据类型可以被预定义为多种布尔类型，整型，浮点型等等。所以，当我们想在不同类型之间进行运算或者比较时，需要进行类型转换，而这就是.astype()函数所派上用场的地方。

例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

print(arr.dtype) #输出 int32 

float_arr = arr.astype(np.float64) 

print(float_arr.dtype) #输出 float64 

在上述代码中，我们创建了一个数组arr，并将其转换为浮点数类型的新数组float_arr。

我们还可以将整型数组转换为布尔数组。

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

print(arr.dtype) #输出 int32 

bool_arr = arr.astype(np.bool) 

print(bool_arr.dtype) #输出 bool 

这是因为，在NumPy中，非零值视为True，而零值视为False。

二、处理缺失值

如果我们想对数组中的缺失值进行处理，.astype()函数也会派上用场。数据缺失可以用NaN（Not a Number）来表示。我们可以使用.astype()方法将NaN转换为其它类型的数据。

例如：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) 

print(arr) #[1. 2. nan 4. 5.] 

float_arr = arr.astype(np.float64) 

print(float_arr) #[ 1.  2. nan  4.  5.] 

在上述代码中，我们创建了一个带有NaN的数组，并将其转换为浮点数类型。

三、性能提升

在大数据量处理中，我们可以通过改变数组的数据类型来提高程序的性能。处理相同数量的元素，不同的数据类型处理时间不同。例如：在32位系统中，32位浮点数类型的运算速度比64位的快, 因为前者在相同的存储空间下能够存储更多的数据。

例如：

import numpy as np 
import time 

arr = np.random.randn(1000000) 

start = time.time() 

float_arr = arr.astype(np.float32) 

end = time.time() 

print('Time taken', end - start, 'seconds') 

start = time.time() 

float_arr = arr.astype(np.float64) 

end = time.time() 

print('Time taken', end - start, 'seconds') 

在上述代码中，我们生成了一个包含1000000个元素的随机数数组，然后使用.astype()方法将其转换为浮点数类型。我们比较了转换为float32和float64两种类型所需的时间。float32的转换速度确实比float64快得多。

四、总结

总之，.astype()函数不仅可以将数据类型转换为不同的数据类型，而且还可以用于大型数据集的性能优化和处理缺失值。