Python NumPy是一个开源库，用于在Python中的数学计算与科学计算。作为一种数据处理和分析的工具，NumPy有俩个主要的对象：数组和矩阵。然而，像Python，NumPy也支持不同的数据类型，这些类型用于对数组的元素进行编码。这就是Python NumPy数据类型转换：更改数据类型以满足特定需求的重要性所在。
一、NumPy数据类型
NumPy中的数据类型是一种描述了其元素类型的对象，其中包括元素的:
- 类型(例如float或int)
- 大小(例如32位或64位)
- 字节顺序(小端或大端)
- 对齐方式(对字节进行的填充)
Python NumPy提供了十几种数据类型，包括复杂数、浮点数、整数、布尔值、对象等。下面是Python NumPy常用的数据类型：
import numpy as np
a = np.dtype(np.int32)
print(a) # 输出 int32
b = np.dtype('i4') # ‘i4’代表着int32
print(b) # 输出 int32
c = np.dtype([('age',np.int8)])
print(c) # 输出 [('age', 'i1')]
d = np.dtype([('age','i1'),('height','f8')])
print(d) # 输出 [('age', 'i1'), ('height', '
二、更改数据类型
有时候，我们需要将NumPy数组中的数据类型改变为其他类型。这可能需要更改整个数组的数据类型，也可能只是更改单个数组元素的数据类型。
1.更改整个数组的数据类型
更改整个数组的数据类型可以使用astype()函数。astype()可以接受一个参数，将数组中的元素类型更改为所提供的参数。
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) print(a.dtype) #输出：int32 b = a.astype(np.float64) print(b.dtype) #输出：float64
2.更改单个数组元素的数据类型
更改单个数组元素的数据类型，可以使用item()函数。item()可以将数组中一个的元素类型从1个数据类型变为另一个。此函数在哪些情况下适用呢？如果你有一个包含单个数值的NumPy数组，你可以使用item()函数来转换数据类型。
import numpy as np a = np.array([5], dtype = np.int8) print(a.itemsize) #输出 1 b = a.item() #转换为int print(b.itemsize) #输出 4
三、在读取文件时更改数据类型
在Python NumPy中，我们还可以在从文件中读取数据时更改数据类型。当数据文件存储在本地文件系统中或云存储系统中时，此方法通常更有用。下面的代码演示了如何在读取文件时更改NumPy数组的数据类型：
import numpy as np
#读取文件中的数据，从浮点型变为整型
data = np.loadtxt('data.txt', dtype=np.int32)
四、将数据转换为不同的字节序
在Python Numpy中，我们还可以将数据转换为不同的字节序。这通常用于将底层数据转换为网络字节序或在使用不同体系结构(例如大端或小端)的计算机上更改底层数据。
下面的代码演示了如何将一个数组对象的字节顺序转换为小端字节顺序：
import numpy as np
#创建一个NumPy数组
a = np.array([1, 256, 8755], dtype = np.int16)
# 将整个数组转换为小端字节顺序
b = a.byteswap(True)
print("数组中每个元素的存储类型为：", b.dtype)
print("修改后的数组为：\n", b)
五、总结
Python NumPy数据类型转换：更改数据类型以满足特定需求，这是Python NumPy中的一个重要主题。本文介绍了Python NumPy的数据类型、如何更改整个数组的数据类型、如何更改单个数组元素的数据类型、以及如何在读取文件时更改数据类型及将数据转换为不同的字节顺序。
