NumPy Tutorial-NumPy 데이터 유형 및 변환

Jinku Hu 2023년1월30일

NumPy 데이터 유형
데이터 타입 변환

데이터 타입-NumPy 의 dtype 은 파이썬의 프리미티브 데이터 타입과 다릅니다. 예를 들어 dtype 은 데이터 계산에 유용한 해상도가 더 높은 타입을 가지고 있습니다.

NumPy 데이터 유형

데이터 형식	기술
`bool`	부울
`int8`	8 비트 부호있는 정수
`int16`	16 비트 부호있는 정수
`int32`	32 비트 부호있는 정수
`int64`	64 비트 부호있는 정수
`uint8`	부호없는 8 비트 정수
`uint16`	16 비트 부호없는 정수
`uint32`	부호없는 32 비트 정수
`uint64`	부호없는 64 비트 정수
`float16`	16 비트 부동 소수점 수
`float32`	32 비트 부동 소수점 수
`float64`	64 비트 부동 소수점 수
`complex64`	64 비트 복소수
`complex128`	128 비트 복소수

새로운 ndarray데이터를 생성 할 때 NumPy 라이브러리에서 문자열 또는 데이터 유형 상수로 요소의 데이터 유형을 정의 할 수 있습니다.

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)

데이터 타입 변환

데이터 인스턴스가 생성 된 후 astype()메소드를 사용하여 요소 유형을 다른 유형으로 변경할 수 있습니다 (예 : 정수에서 부동으로).

>>> 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'))

주의

데이터 형식 변환 방법은 새 배열 인스턴스 만 반환하며 원래 배열 인스턴스의 데이터와 정보는 변경되지 않았습니다.

작가: Jinku Hu

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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