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Remrinのpython攻略日記

python3に入門しました。python3についてあれこれとサンプルコードとか。

NumPyの使い方(2) データ型

NumPyのデータ型

dtype 略号 種類  
int32 i, i4 符号あり整数 32bit
unit32 I, u4 符号なし整数 32bit
float32 f, f4 小数 64bit
complex64 F, c8 複素数 128bit
bool 真偽値 True, False
object O pythonオブジェクト  
string バイト文字列型 固定長。5文字なら'S5'など
unicode ユニコード文字列型 'U10'など。日本語を扱う時

 
ビット数を指定できる型

データ 種類
符号あり整数 int8~int64
符号なし整数 unit8~64
小数 float~128
複素数 complex64~256

略語もいろいろありそうだけど、覚えられなそう
 

型変換(cast)

np.astype()で変換する型を指定する。
データがコピーされ、新規オブジェクトが作られる。
小数を整数に型変換するときは原点方向に丸められる。
型変換不可能なときはValueErrorが発生。

a1 = np.array([1, 3, 5])
print(a1.dtype)  # int32

# 符号なし整数へ型変換
a2 = a1.astype(np.uint32)
print(a2.dtype)  # unit32

a3 = np.array([-1.5, -0.8, 1.5, 2.1, 3.9])
print(a3.dtype)  # float64

# 整数へ型変換すると原点方向へ丸め
a3 = a3.astype(np.int32)
print(a3)        # [-1  0  1  2  3]

a4 = np.array(["赤", "青", "緑"])
print(a4.dtype) # <U1 ユニコード文字列型
print(a4)       # ['赤' '青' '緑']
#a4 = a4.astype(np.float64)
# ValueError: could not convert string to float: '赤'

# 既に存在している他のndarrayオブジェクトと同一の型を指定できる
a5 = np.array([3.6, 1.8])
a5 = a5.astype(a1.dtype)
print(a5.dtype)  # int32

 
・ndarray生成時にdtypeを指定できる。

a1 = np.array([1, 3, 5], dtype=np.uint32)
print(a1.dtype)  # unit32