指定されたnumpy配列のデータ型を変更します

Numpy配列は、Pythonのネイティブデータ型に加えて、さまざまなデータ型をサポートします。配列が作成された後でも、必要に応じて、配列内の要素のデータ型を変更できます。この目的で使用される2つのメソッドは、 array.dtypeです。 およびarray.astype

array.dtype

このメソッドは、配列内の要素の既存のデータ型を提供します。以下の例では、配列を宣言し、そのデータ型を見つけます。

例

import numpy as np
# Create a numpy array
a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255])
# Print the array
print(a)
# Print the array dat type
print(a.dtype)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ]
float64

array.astype

このメソッドは、既存の配列を目的のデータ型の新しい配列に変換します。次の例では、指定された配列を取得して、さまざまなターゲットデータ型に変換します。

例

import numpy as np
# Create a numpy array
a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255])
# Print the array
print(a)
# Print the array dat type
print(a.dtype)
# Convert the array data type to int32
a_int = a.astype('int32')
print(a_int)
print(a_int.dtype)
# Convert the array data type to str
a_str = a.astype('str')
print(a_str)
print(a_str.dtype)
# Convert the array data type to complex
a_cmplx = a.astype('complex64')
print(a_cmplx)
print(a_cmplx.dtype)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ]
float64
[ 21 13 52 8 255]
int32
['21.23' '13.1' '52.1' '8.0' '255.0']
<U32
[ 21.23+0.j 13.1 +0.j 52.1 +0.j 8. +0.j 255. +0.j]
complex64