[TOC]
# 根据dtype值来创建
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import numpy as np
tang_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float32)
print(tang_array)
print(tang_array.dtype)
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输出
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[ 1. 2. 3. 4. 5.]
float32
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# 查看占用多少字节
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# 5个元素,float32每个是4字节
print(tang_array.nbytes)
~~~
输出
20
# 构造有各种类型
需要指定dtype类型为np.object
如果进行运算的话,比如乘法字符串是翻倍
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import numpy as np
tang_array = np.array([1, 10, 3.5, 'str'], dtype=np.object)
print(tang_array)
print(tang_array*2)
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输出
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[1 10 3.5 'str']
[2 20 7.0 'strstr']
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# 改变类型
不改变原有的结果,生成一个新的结果
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import numpy as np
tang_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 参数要传np类型的
rel = np.asarray(tang_array, dtype=np.float32)
print(rel)
print(tang_array)
~~~
输出
`[ 1. 2. 3. 4. 5.]`
`[1 2 3 4 5]`
用astype也可以,并且也不改变原来的值
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import numpy as np
tang_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = tang_array.astype(np.float32)
print(result)
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