一、astype 函数的初探
astype 是 Python 中的一种函数，用于将 NumPy 数组中的数据类型转换为特定的数据类型。例如，我们可以在 numpy 数组中将整数转换为浮点数，字符串转换为整数等。
astype 函数定义如下：
numpy.ndarray.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
astype 函数的参数很多，下面我们逐一解读。
二、astype 函数的参数
1. dtype
dtype 是一个必需的参数，用于指定转换后的数组数据类型。可以用Python 的 int、float、bool、complex、string 等类型表示数据类型，也可以用 NumPy 中的 dtype 对象来表示。下面是一些示例：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) arr = arr.astype(float) # 将数组类型转换为浮点数类型 print(arr) # [1. 2. 3. 4.] arr = np.array(['1', '2', '3', '4']) arr = arr.astype(int) # 将字符串类型转换为整数类型 print(arr) # [1 2 3 4] arr = np.array([1, 2, 3, 4]) arr = arr.astype(np.complex) # 将数组类型转换为复数类型 print(arr) # [1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j]
2. order
order 指定新数组的内存布局方式。如果参数值为“C”或“c”，新数组的行是依次存储的（即“按行存储”），如果参数值为"F"或"f"，新数组的列是依次存储的（即“按列存储”）。默认值为“K”或“k”，表示按尽量少的转换来存储数组。
3. casting
casting 参数用于指定是否允许数据类型转换。如果设置成“safe”，则只允许安全的转换，如果转换会造成数据精度的损失，则转换失败。如果转换对数据没有影响，转换成功。如果设置成“unsafe”，则允许任何类型的转换，包括精度的损失。默认值为“unsafe”。
4. subok
subok 参数用于指定是否返回一个与被转换数组相同的子类型。如果该值为 True，则返回子类型，否则返回基类类型。默认值为 True。
5. copy
copy 参数用于指定是否返回副本。如果该值为 True，则返回副本，否则返回原数组。默认值为 True。
三、astype 函数的使用技巧
1. 典型用例：将字符串类型数组转换为整数类型数组
由于输入的数据有可能带有非数字字符，因此我们需要先将数据中的非数字字符过滤掉，然后再将字符串转换为整数类型。
import numpy as np arr = np.array(['1', '2', '3', '4a']) arr = np.char.replace(arr, 'a', '') arr = arr.astype(int) print(arr) # [1 2 3 4]
2. 数组类型转换问题
在进行数组类型转换时，有时会出现精度丢失的问题。例如将浮点数转换为整数时，会舍去小数部分，从而可能会丢失一些精度。我们可以通过numpy.astype 的“safe”模式来避免这个问题。
import numpy as np arr = np.array([1.2, 2.6, 3.9, 4.7]) arr = arr.astype(int, casting='safe') print(arr) # [1 2 3 4]
3. 按需返回特定类型
astype 函数可以返回不同的特定类型。例如，我们可以将整数数组转换为布尔数组，使其只包含 1 和 0。
import numpy as np arr = np.array([1, 0, 1, 0]) arr = arr.astype(bool) print(arr) # [ True False True False]
此外，我们还可以将数字转换为字符类型字符串。
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) arr = arr.astype(str) print(arr) # ['1' '2' '3' '4']
结束语
通过上述解读，我们可以看出，astype 函数是 Python 中一种强大且实用的类型转换函数，它可以将任意形式的数组转换为各种数据类型的数组。同时，astype 函数也提供了许多参数，可以根据具体情况选择不同的参数解决实际问题。
