ndarray数据类型及转换

ndarray数据类型

Ndarray的基本数据类型如下图所示，数据类型的命名采用“类型名+数字”的形式表示，数字表示数据的比特位长。在计算机中比特位bit是表示数据最小的单位，1个字节Byte的长度等于8个比特位，即1Byte = 8bit。int64表示8个字节长度的整型，float64表示为8个字节长度的双精度浮点型。同样类型的元素在内存中或磁盘中占的空间是一样的，因此在处理海量数据时，如果数据类型设置不合理，会导致内存或磁盘存储空间的浪费，并影响计算效率。但对于初学者而言，暂时不需要关注每种类型的长度，只需要知道ndarray中有整数型、浮点型、字符串型、布尔型、对象型。

Ndarray数据类型转换

ndarray与Python列表的最大的不同就是列表可以存入不同数据类型的元素，而ndarray要求所有元素的数据类型必须一致。Numpy会自动识别ndarray中的数据类型，如果数据类型不一致Numpy会将所有元素自动转换成一个合适的数据类型。

上图中先后创建了3个ndarray对象，arr1由3个整数组成，arr2将arr1中的第2个元素由整数型改为浮点型，为保证同一种数据类型，Numpy会将arr2中其它元素都转换成浮点型，arr3将arr2中的第3个元素改为字符串类型，同样Numpy会自动将其它元素转换成字符串型。整数型-->浮点型-->字符串型可以自动转换，如果把顺序颠倒过来不能自动转换，因为可能会造成数据的损失，我们可以使用astype( )函数手动强制转换。astype( )函数的原理是首先将原数组在内存中进行复制，数据类型转换的操作是在复制的数组里进行，不会对原数组造成影响。

注意上图中将arr4由浮点型转换成整数型时，每个元素的小数位都被自动截掉，实际应用中可能影响数据质量；只有当所有字符串元素都表示整数型或浮点型时，才能使用astype( )函数将字符转型转换成整数型或浮点型，否则会报ValueError错误；直接把arr6转换成整数型也会报错。

ndarray元素访问

ndarray可以用索引来访问元素，一维数组的索引访问方式与Python的list相同，多维数组只需要在索引中增加位置即可。下图中倒数第2行arr9[2]表示一维数组arr9中的第3个元素“15”，最后一行arr10[1,1]表示二维数组arr10的第2行第2个元素“25”。

同样ndarray可以使用切片访问多个元素。下图中第2行生成了0-9的整数组成的一维数组arr11，第4行进行切片操作，将数组第6-9个元素取出赋值给变量arr_slice；注意：切片是数组的视图，任何对切片的修改都会导致原数组的元素变化，第6行将切片第1个元素的值改为“0”，原数组arr11也随之发生了变化。如果你不想使用视图而只是对数组切片进行复制，需要使用copy( )函数。

切片中使用m:n的形式，表示[m, n)的半开半闭的范围。m，n分别表示切片的开始位置和结束位置，m若省略表示从第一个元素开始，n若省略表示到最后一个元素结束，m，n都省略表示取得该维度所有元素。熟练掌握切片对学习numpy很有必要，请读者参照下图分析切片的原理：

一维数组可以看做是个列表，二维数组可以看成是一个矩阵，可是对于多维数组，不少初学者可能会觉得不容易理解，特别是在进行切片操作时更是如此。下图用10以内的随机自然数填充了一个三维数组arr12，从打印的结果可以观察到，三维数组实际上由2个二维数组组成，arr12[0]表示第1个二维数组，arr12[0, 1]表示第1个二维数组的第2行，arr12[0, 1, 2]表示第1个二维数组第2行的第3个元素。

对多维数组的切片也跟二维数组是类似的，请读者自行分析下列几个表达式的切片结果：