numpy中數組的資料類型、資料類型的轉換及自定義數組類型dtype

數組資料類型的轉換

value1 = np.bool(10)
value2 = np.bool(0)
print(value1, value2)
# True False
value3 = np.float32(True)
print(value3)
# 1.0
           

定義資料類型

例如：

建立一個存儲餐飲企業庫存資訊的資料類型。其中：

用一個長度為40個字元的字元串來記錄商品的名稱。

用一個64位的整數來記錄商品的庫存數量。

最後用一個64位的單精度浮點數來記錄商品的價格

import numpy as np
# (dataframe)
df = np.dtype([('name', np.str_, 40),
               ('numitems', np.int64), 
               ('price', np.float64)])

items = np.array([('tamatoes', 100, 2),
                  ('cabbages', 200, 0.5), 
                  ('apple', 50, 4)], dtype=df)
print(items)
           

注意：

一定裡面一定都要使用圓括号，不然會報錯誤

可以直接檢視或者直接使用numpy.dtype來查資料類型

print(df['name'])
# <U40
print(np.dtype(df['name']))
# <U40