NumPy チュートリアル - NumPy データ型と変換

Jinku Hu 2021年7月18日 2020年1月14日
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NumPy チュートリアル - NumPy データ型と変換

データ型-NumPy の dtype は Python のプリミティブデータ型とは異なります。たとえば、dtype はデータ計算に役立つ解像度の高い型を持っています。

NumPy データ型

データ・タイプ 説明
bool ブール
int8 8 ビット符号付き整数
int16 16 ビット符号付き整数
int32 32 ビット符号付き整数
int64 64 ビット符号付き整数
uint8 8 ビット符号なし整数
uint16 16 ビット符号なし整数
uint32 32 ビット符号なし整数
uint64 64 ビット符号なし整数
float16 16 ビット浮動小数点数
float32 32 ビット浮動小数点数
float64 64 ビット浮動小数点数
complex64 64 ビット複素数
complex128 128 ビットの複素数

新しい ndarray データを作成するとき、NumPy ライブラリの文字列またはデータ型定数によって要素のデータ型を定義できます。

import numpy as np

# by string
test = np.array([4, 5, 6], dtype='int64')

# by data type constant in numpy
test = np.array([7, 8, 8], dtype=np.int64)

データ型変換

データインスタンスが作成された後、astype() メソッドを使用して、整数型から浮動小数点型など、要素の型を別の型に変更できます。

>>> import numpy as np
>>> test = np.array([11, 12, 13, 14], dtype="int32")
>>> x = test.astype('float32')
>>> x
array([11., 12., 13., 14.], dtype=float32)
>>> test, test.dtype
(array([11, 12, 13, 14]), dtype('int32'))
注意
データ型変換メソッドは新しい配列インスタンスのみを返し、元の配列インスタンスのデータと情報は変更されていません。
Author: Jinku Hu
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Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.

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