浅谈python 中的 type(), dtype(), astype()的区别

1. type()

在Python中,type()是一个内置函数,用于获取对象的类型。

例如:

x = 10

y = 'Hello'

print(type(x)) # <class 'int'>

print(type(y)) # <class 'str'>

上述代码中,type()函数分别返回变量x和y的类型,输出结果分别为,说明x是整数,y是字符串。

可以看出,type()函数的作用是获取对象所属的类。

2. dtype()

在Python的科学计算库NumPy中,dtype()是一个方法,用于获取数组的数据类型。

例如:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

print(arr.dtype) # int64

上述代码中,dtype()方法返回数组arr的数据类型,输出结果为int64,表示数组中的元素为64位整数。

NumPy的数组可以存储不同的数据类型,例如整数、浮点数、字符串等,dtype()方法可以帮助我们了解数组中元素的类型。

需要注意的是,dtype()方法只能用于NumPy数组,不能用于普通的Python列表。

3. astype()

在NumPy中,astype()是一个方法,用于改变数组的数据类型。

例如:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

new_arr = arr.astype(float)

print(new_arr.dtype) # float64

上述代码中,astype()方法将数组arr的数据类型改变为float,返回一个新的数组new_arr。输出结果为float64,表示新数组中的元素为64位浮点数。

通过astype()方法,我们可以将数组的数据类型由整数改变为浮点数,或者从浮点数改变为整数,甚至可以改变数组中字符串的数据类型。

需要注意的是,astype()方法会创建一个新的数组,原始数组的数据类型不会改变。

4. 总结

在Python中,type()函数用于获取对象的类型,而在NumPy中,dtype()方法用于获取数组的数据类型。另外,astype()方法可以改变NumPy数组的数据类型。

type()函数和dtype()方法都是很常用的函数/方法,可以帮助我们了解对象和数组的类型,对于数据类型的处理也非常有用。

需要注意的是,在使用astype()方法时,我们得到的是一个新的数组,原始数组的数据类型不会改变。

因此,在数据类型转换时,astype()方法需要注意的是新数组的数据类型是否能够满足我们的需求,以及原始数组的数据类型是否会影响到后续的计算结果。

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