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