Tipos de dados em Python numérico
Neste artigo, discutimos os tipos de dados numpy com exemplos para atender com mais eficiência aos requisitos do desenvolvedor Python.
Tipos de dados NumPy
NumPy tem vários tipos de dados , que são tipos de dados com um único caractere, por exemplo i para inteiros e u para inteiros sem sinal .
Antes de discutirmos os tipos de dados NumPy , vamos revisar os tipos de dados padrão do Python :
- strings – As aspas são utilizadas para exibir dados de texto. Por exemplo, “mreexemplos”.
- integer – Números que são exibidos como inteiros. Por exemplo, 7, -7.
- float – Um número que descreve um número real. Por exemplo, 4,33, 78,346.
- boolean – Um valor True ou False é utilizado para descrevê-lo.
- complex – Descreve números complexos. Por exemplo, 4 + 72j ou 3,24 + 6,11j.
Aqui está uma lista dos tipos de dados do NumPy e os caracteres que identificam cada tipo.
- b – booleano.
- c – flutuação complexa.
- f- flutuar.
- i – inteiro.
- u – inteiro sem sinal.
- m – delta de tempo.
- M – data e hora.
- O – objeto.
- S – corda.
- U – string unicode.
- V – O bloco de memória permanece o mesmo para os outros tipos ( void ).
Verificação do tipo de dados da matriz
Um objeto de matriz NumPy tem um atributo conhecido como dtype que exibe o tipo de dados numpy da matriz.
Descubra qual tipo de dados um objeto array possui:
Example: 1
Example: 2
Uma matriz com strings pode ser caracterizada por seu tipo de dados:
Example: 3
Example: 4
Tipos de dados definidos para matrizes
Para tipos de dados numpy , utilizamos a função array() para gerar arrays.
Essa função pode aceitar um argumento adicional: dtype , que indica o tipo de dados esperado associado aos itens da matriz .
Arrays com tipos de dados string são gerados da seguinte forma:
Example: 1
Example: 2
Também podemos definir tamanhos para i, u, f, S e U.
Atribua tipos de dados inteiros de 2 bytes a uma matriz:
Example: 3
Example: 4
Não pode alterar um valor?
Quando se trata de tipos de dados numpy , o NumPy lança um erro de valor se os dados não forem convertidos.
ValueError: Quando uma função recebe um tipo de argumento inesperado ou inválido, um ValueError é lançado.
Não é possível transformar uma string não inteira como 'mrexamples' em um inteiro (irá gerar uma exceção):
Example:
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Example:
Matrizes existentes podem ser convertidas
No que diz respeito aos tipos de dados numpy , a melhor maneira de modificar o tipo de um array é copiá-lo e executar o método astype() .
Ao passar o tipo de dado como parâmetro, a função astype() faz uma cópia do array.
Os tipos de dados podem ser definidos utilizando uma string, como ' s ' para string, ' i ' para integer, etc., ou utilizando o tipo de dados diretamente, como float para float e int para integer.
Você pode converter o tipo de dados de flutuante para inteiro definindo o valor do parâmetro ' i ':
Example:
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Ao passar int como o valor do parâmetro, você pode transformar o tipo de dado de float em integer:
Example:
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Para transformar o tipo de dados numpy de integer para boolean , siga os exemplos abaixo:
