Numpy Tutorial - NumPy Tipo de Dados e Conversão
O tipo de dados - dtype na NumPy é diferente dos tipos de dados primitivos em Python, por exemplo, dtype tem o tipo com maior resolução que é útil no cálculo dos dados.
Tipo de dados NumPy
| Tipo de dados | Descrição |
|---|---|
bool |
Booleano |
int8 |
Inteiro de 8 bits assinado |
int16 |
Número inteiro assinado de 16 bits |
int32 |
Número inteiro assinado de 32 bits |
int64 |
Inteiro de 64 bits assinado |
uint8 |
Inteiro de 8 bits sem assinatura |
uint16 |
Inteiro de 16 bits sem assinatura |
uint32 |
Inteiro de 32 bits sem assinatura |
uint64 |
Inteiro de 64 bits sem assinatura |
float16 |
Número de ponto flutuante de 16 bits |
float32 |
Número de ponto flutuante de 32 bits |
float64 |
Número de ponto flutuante de 64 bits |
complex64 |
Número complexo de 64 bits |
complex128 |
Número complexo de 128 bits |
Ao criar um novo dado ndarray, você pode definir o tipo de dados do elemento por string ou constantes de tipo de dados na biblioteca numpy.
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)
Conversão do tipo de dados
Após a instância de dados ser criada, você pode mudar o tipo do elemento para outro tipo com o método astype(), como de inteiro para flutuante e assim por diante.
>>> 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'))
Atenção
O método de conversão do tipo de dados só retornará uma nova instância de array e os dados e informações da instância de array original não foram alterados.
