NumPy 資料型別
Python 中的資料型別
預設情況下，Python 具有以下資料型別：
字串- 用於表示文字資料，文字用引號括起來。例如："ABCD"整數- 用於表示整數。例如：-1, -2, -3浮點數- 用於表示實數。例如：1.2, 42.42布林值- 用於表示 True 或 False。複數- 用於表示複數。例如：1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j
NumPy 中的資料型別
NumPy 包含一些額外的資料型別，並使用單個字元來表示資料型別，例如 i 表示整數，u 表示無符號整數等。
下面是 NumPy 中所有資料型別及其字元表示的列表：
i- 整數b- 布林值u- 無符號整數f- 浮點數c- 複數浮點數m- 時間差M- 日期時間O- 物件S- 字串U- Unicode 字串V- 為其他型別保留的固定記憶體塊 ( void )
檢查陣列的資料型別
NumPy 陣列物件有一個名為 dtype 的屬性，它返回陣列的資料型別。
示例
獲取包含字串的陣列的資料型別
import numpy as np
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)
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建立具有已定義資料型別的陣列
我們使用 array() 函式來建立陣列，該函式可以接受一個可選引數：dtype，它允許我們定義陣列元素的預期資料型別。
示例
建立字串資料型別的陣列
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S')
print(arr)
print(arr.dtype)
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對於 i, u, f, S 和 U，我們也可以定義大小。
示例
建立 4 位元組整數資料型別的陣列
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
print(arr)
print(arr.dtype)
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如果值無法轉換怎麼辦？
如果提供了無法轉換的型別，NumPy 將引發 ValueError。
ValueError: 在 Python 中，當傳遞給函式的引數型別意外/不正確時，會引發 ValueError。
示例
非整數字符串（如 'a'）無法轉換為整數（會引發錯誤）
import numpy as np
arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')
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轉換現有陣列的資料型別
更改現有陣列資料型別的最佳方法是使用 astype() 方法建立陣列的副本。
astype() 函式建立陣列的副本，並允許您將資料型別指定為引數。
資料型別可以使用字串指定，例如 'f' 表示浮點數，'i' 表示整數等，或者您也可以直接使用資料型別，如 float 表示浮點數，int 表示整數。
示例
使用 'i' 作為引數值，將資料型別從浮點數更改為整數
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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示例
使用 int 作為引數值，將資料型別從浮點數更改為整數
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype(int)
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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示例
將資料型別從整數轉換為布林值
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr)
print(newarr.dtype)
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