Numpy数据类型转换astype与dtype方法详解

唐可

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文介绍Numpy中查看和转换数据类型的方法。通过dtype属性查看数组类型，利用astype方法进行类型转换。示例涵盖整型转浮点、浮点截断转整型及字符串转数值型，展示Numpy自动映射类型的特性。

查看数组的数据类型

In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])
In [12]: arr
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])
// 该命令查看数据类型
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('int64')
In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)
// 该命令查看数据类型
In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float64')

转换数据类型

// 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断
In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])
In [8]: arr2
Out[8]: array([ 1.1 , 2.2 , 3.3 , 4.4 , 5.3221])
// 查看当前数据类型
In [9]: arr2.dtype
Out[9]: dtype('float64')
// 转换数据类型 float -> int
In [10]: arr2.astype(np.int32)
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

将字符串数组转换为数值型

In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)
In [5]: numeric_strings
Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')
// 此处写的是float 而不是np.float64, Numpy很聪明，会将python类型映射到等价的dtype上
In [6]: numeric_strings.astype(float)
Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])

以上关于Numpy数据类型转换中astype和dtype的使用方法介绍完毕，希望能为读者提供参考，并欢迎大家继续支持本站获取更多技术内容。