numpy数据类型更改

调试过程

改变数据dtype

初始化numpy数据：

import numpy as np

a = np.random.random(4)
print(a)
# array([ 0.0945377 ,  0.52199916,  0.62490646,  0.21260126])
print(a.dtype)
# float64
print(a.shape)
# (4,)

改变dtype：

a.dtype = 'float32'
print(a)
# array([  3.65532693e+20,   1.43907535e+00,  -3.31994873e-25,
#         1.75549972e+00,  -2.75686653e+14,   1.78122652e+00,
#        -1.03207532e-19,   1.58760118e+00], dtype=float32) 
print(a.shape)
# (8,)

发现改变了数据dtype后，数组的长度也发生了变化

使用 astype()

b = np.array([1., 2., 3., 4.])
print(b.dtype)
# dtype('float64')
c = b.astype(int)
print(c)
# array([1, 2, 3, 4])
print(c.shape)
# (8,)
print(c.dtype)
# dtype('int32')

发现使用astype()改变数据类型，不会出现数组长度变化的情况

结论

numpy中的数据类型转换，不能直接改原数据的dtype，只能用函数astype()
float默认为float64，int默认为int32

参考：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5129032.html