大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
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uint8:在此输入正文8位的无符号整形数据,取值范围从0到255
一、singed与unsigned的区别
1).计算机最小的存储单位是“位” 也就是bit或binary digits,用来存放一个二进制数,即 0或1, 8个二进制位为一个字节Byte。
2).对于16-bit(16位)的计算机,int是以两个字节来储存的,而32-bit的计算机,则是以4个字节,即32个bit来储存的。
如果想要明白singed与unsigned的区别,除了这两个基本知识,还需要了解整数在计算机中的存储方式,以16-bit 计算机为例,定义 int a = 1, 那么a的存储方式用表格来表示
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
最左边的0是用来标记正负的,故signed 类型就是 − 2 15 − 1 → + 2 15 − 1 -2^{15-1} \to +2^{15-1} −215−1→+215−1, unsigned 则是 0 → + 2 16 − 1 0 \to +2^{16}-1 0→+216−1.
二、float,
>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.array([0.213132, 1.032123, 2.000212])
>>> a
array([ 0.213132, 1.032123, 2.000212])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> a.shape
(3,)
1.改变类型, 64 → 32 64 \to 32 64→32 shape翻倍
>>> a.dtype = 'float32'
>>> a
array([ -1.16170272e+08, 1.58813190e+00, 3.15813966e+24,
1.87901533e+00, 5.84719814e-16, 2.00002646e+00], dtype=float32)
>>> a.shape
(6,)
2.改变类型, 32 → 16 32 \to 16 32→16 shape翻倍
>>> a.dtype = 'float16'
>>> a
array([ -9.47952271e-04, -1.94531250e+01, 7.90625000e+00,
1.94824219e+00, 1.49169922e-01, 2.12600000e+03,
-5.45382500e-05, 1.98437500e+00, -1.43647194e-04,
2.40478516e-02, 6.61611557e-06, 2.00000000e+00], dtype=float16)
>>> a.shape
(12,)
>>>
3.改变类型, 32 → f l o a t 32 \to float 32→float shape还原, float默认是float64
>>> a.shape
(12,)
>>> a.dtype = 'float'
>>> a
array([ 0.213132, 1.032123, 2.000212])
>>> a.shape
(3,)
>>>
4.改变类型, f l o a t 64 → i n t float64 \to int float64→int
>>> a.dtype = 'int'
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931, 640190645,
1073741935])
>>> a.shape
(6,)
>>>
5.改变类型, i n t → i n t 32 → i n t 16 → i n t 8 int \to int32 \to int16 \to int8 int→int32→int16→int8
>>> a.dtype = 'int32'
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931, 640190645,
1073741935])
>>> a.shape
(6,)
>>>
>>> a.dtype = 'int16'
>>> a
array([-27708, -13091, 18408, 16331, 12486, 26663, -31853, 16368,
-30539, 9768, 111, 16384], dtype=int16)
>>> a.shape
(12,)
>>>
>>>
>>> a.dtype = 'int8'
>>> a
array([ -60, -109, -35, -52, -24, 71, -53, 63, -58, 48, 39,
104, -109, -125, -16, 63, -75, -120, 40, 38, 111, 0,
0, 64], dtype=int8)
>>> a.shape
(24,)
>>>
6.改变类型, i n t 8 → i n t int8 \to int int8→int 默认是int32
>>> a.dtype = 'int'
>>> a.shape
(6,)
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931, 640190645,
1073741935])
>>>
三、看看数据转换 astype等知识
1、向下取整
向下取整直接用内建的 int() 函数即可:
a = 3.75
int(a)
3
2、四舍五入
对数字进行四舍五入用 round() 函数:
>>>round(3.25); round(4.85)
3.0
5.0
3、向上取整
向上取整需要用到 math 模块中的 ceil() 方法:
>>>import math
>>>math.ceil(3.25)
4.0
>>>math.ceil(3.75)
4.0
>>>math.ceil(4.85)
5.0
4、分别取整数部分和小数部分
有时候我们可能需要分别获取整数部分和小数部分,这时可以用 math 模块中的 modf()
方法,该方法返回一个包含小数部分和整数部分的元组:
>>>import math
>>>math.modf(3.25)
(0.25, 3.0)
>>>math.modf(3.75)
(0.75, 3.0)
>>>math.modf(4.2)
(0.20000000000000018, 4.0)
– 接下来是重点,astype
很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组,默认的dtype是float64
但是有些场合我们希望有些数据列作为整数, 如果直接改
dtype='int'
的话,就会出错!原因如上,数组长度翻倍了!!!
怎么办? 用astype!
>>> b = np.array([1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b
array([ 1.23 , 12.201, 123.1 ])
>>> b.dtype
dtype('float64')
>>> c = b.astype(int)
>>> c
array([ 1, 12, 123])
>>> c.dtype
dtype('int32')
>>>
好像还没讲uint类型,其实就是unsigned int嘛,看‘一’部分
>>>
>>> b = np.array([1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b.astype('uint8')
array([ 1, 12, 123], dtype=uint8)
>>> b.astype('uint16')
array([ 1, 12, 123], dtype=uint16)
>>> b.astype('uint32')
array([ 1, 12, 123], dtype=uint32)
>>> b.astype('uint64')
array([ 1, 12, 123], dtype=uint64)
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> b = np.array([-1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b.astype('uint8')
array([255, 12, 123], dtype=uint8)
>>> b.astype('uint16')
array([65535, 12, 123], dtype=uint16)
>>> b.astype('uint32')
array([4294967295, 12, 123], dtype=uint32)
>>> b.astype('uint64')
array([18446744073709551615, 12, 123], dtype=uint64)
>>>
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