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，输出结果分别为和，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。