PythonでNumPy配列のデータ型を変更する方法（astypeの使い方）

NumPy配列のデータ型を変更するには、astype(data_type)メソッドを使用します。例えば、float64型のNumPy配列がある場合、astype()メソッドに変換したいデータ型を指定するだけで、int32型へと簡単に変更できます。

また、NumPy配列の現在のデータ型は、dtype属性を使って確認できます。まずは、サンプルのNumPy配列のデータ型を確認してみましょう。

サンプルコード：データ型の確認

# NumPyライブラリをインポート
import numpy as np
# NumPy配列を作成
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# NumPy配列のデータ型を出力
print(array.dtype)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

int32

続いて、NumPy配列のデータ型をfloat64からint32へ変更する方法を見ていきましょう。

サンプルコード：astype()によるデータ型の変更

# NumPyライブラリをインポート
import numpy as np
# float64型のNumPy配列を作成
array = np.array([1.5, 2.6, 3.7, 4.8, 5.9])
# 変更前のデータ型を出力
print(f'Before changing {array.dtype}')
# astype()メソッドを使ってデータ型を変更
array = array.astype(np.int32)
# 変更後のデータ型を出力
print(f'\nAfter changing {array.dtype}')

実行結果

上記のプログラムを実行すると、次のような出力が得られます。

Before changing float64
After changing int32

このように、astype()メソッドを使えば、NumPyモジュールに用意されている任意のデータ型や、Pythonの一般的なデータ型へ自由に変換することが可能です。NumPyで利用できるデータ型の一覧は、公式ドキュメントで確認できます。

注意点

float64からint32への変換では、小数点以下が切り捨てられることに注意してください。例えば、1.5は1に、5.9は5になります。意図しないデータ損失を防ぐためにも、変換前後の値は必ず確認しておきましょう。

まとめ

本記事では、astype()メソッドを使ったNumPy配列のデータ型変換について解説しました。dtype属性による型の確認方法も合わせて覚えておくと、データ処理の際に非常に便利です。チュートリアルに関する質問や不明な点があれば、コメント欄でお気軽にお尋ねください。