numpy数据类型dtype转换

1.导入numpy

import numpy as np

生成一个浮点数组

a=np.random.random (4)
print(a)#[0.83168059 0.36136573 0.21077195 0.83809788]
print(a.dtype)#float64
print(a.shape)#(4,)

改变dtype，发现数组长度翻倍！

a.dtype ="float32"
print(a)#[ 4.6087299e-03  1.8518010e+00 -7.7555648e+07  1.5651706e+00
          # 2.0775437e+27  1.8061410e+00  6.5161847e-38  1.8454261e+00]
print(a.shape)#(8,)

** 改变dtype，数组长度再次翻倍！**

a.dtype ="float16"
print(a)#[-2.727e+01  1.401e-02  8.140e-04  1.974e+00 -5.856e+03 -6.245e-01
        # 3.616e-02  1.951e+00  2.217e+00 -6.560e+03  5.547e+00  1.983e+00
        # -6.960e+03  3.381e-02  1.031e-03  1.940e+00]
print(a.shape)#(16,)

改变dtype=‘float‘，发现默认就是float64，长度也变回最初的4

a.dtype ="float"
print(a)#[0.47555571 0.83067659 0.72388204 0.45367421]
print(a.shape)#(4,)
print(a.dtype)#float64

把a变为整数，观察其信息

a.dtype="int64"
print(a)#[4578487747925135360 4605336301850395495 4605895735205766151 4605821938832751062]
print(a.shape)#(4,)

改变dtype，发现数组长度翻倍！

a.dtype="int32"
print(a)#[  824871971  1072684806  1876090816  1066641210  1074107524  1071642489
        # -1396153144  1070270040]
print(a.shape )#(8,)

改变dtype，发现数组长度再次翻倍！

a.dtype="int16"
print(a)#[ 31052   4922  16971  16337  22794  28694   7133  16365  13074  29367
       # 2651  16346   6957  11100 -29120  16361]
print(a.shape)#(16,)

** 改变dtype，发现数组长度再次翻倍！**

a.dtype ="int8"
print(a)#[  33  121   95   71   22   62  -28   63  -96   95   54   18  -61  -45
        # -86   63   99  -50 -128  122  -69  -84  -22   63  115 -122   54   -8
        # -14  -26  -21   63]
print(a.shape)#(32,)

改变dtype，发现整数默认int32！

a.dtype ="int"
print(a)#[ 1435759300  1071835120  -502263884  1072408896  -789422780  1070874281
        # -1289434146  1070773663]
print(a.shape)#(8,)
print(a.dtype)#int32

2.很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组，默认的dtype是float64。
但是有些场合我们希望有些数据列作为整数。如果直接改dtype=‘int‘的话，就会出错！原因如上，数组长度翻倍了！！！
下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数，但实际上是却是浮点数(float64)

b=np.array([1.,2.,3.,4.])
print(b.dtype)#float64

用 astype(int) 得到整数，并且不改变数组长度

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

如果直接改变b的dtype的话，b的长度翻倍了，这不是我们想要的（当然如果你想的话）

b.dtype="int"
print(b.dtype)#int32
print(b)#[         0 1072693248          0 1073741824          0 1074266112
        # 0 1074790400]
print(b.shape)#(8,)

3.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()。