데이터 분석 및 데이터 마이닝 [] 배열 데이터 형식

. (1)  오기 NumPy와 AS NP
 2  
. 3  # 1 배열을 생성 
. 4 ARR np.arange = (0 ,. 6 ,. 1 DTYPE = np.int64)
 . 5 ARR np.arange = (0 ,. 6 ,. 1 DTYPE = np.float64)   중 # [0의 1. 2. 3. 4. 5.] 
6.  # ARR np.array = ([0,1,2,3,4] = DTYPE np.bool) 
7.  인쇄 ( " ARR : \ N- ' , 도착)
 8.  인쇄 ( " 도착의 종류 : " 입력 (도착))
 (9).  인쇄 ( " 도착 데이터 유형 " , arr.dtype)
 10  
. 11  # 데이터 내부 NumPy와 종류 - 데이터 유형이 추가 NP 파이썬
12  # NumPy와의이 상세한 데이터 유형 분류 
(13)는  
14  # 데이터 타입 간을 강요 
15  인쇄 ( " 변환 결과 : " . (np.bool 1 ))
 (16)  이 전단 ( " 변환 결과 : " , np.bool (0))
 (17)  이 전단 ( " 변환 결과 : " , np.float64 (0))
 (18)  이 전단 ( " : 변환 결과 " , np.str (0))
 19  
20  # 1 배열이 생성 된 후, 상기 데이터 형식을 변경하는 이동 
21  # DTYPE 또는 asType 
(22)는 = arr.dtype np.int32
 (23)는  인쇄( " : 도착 데이터 유형 (변경 후 다시이 생성) " , arr.dtype)
 24 도착 = arr.astype (np.int32)
 25  인쇄 ( " ) (데이터 유형 도착 후 다시 변경 생성 : " , arr.dtype )
 (26)는  
27  # -defined 데이터 형식 
(28) DF = np.dtype ([( " 이름 " , np.str, 40), ( " 높이 " , np.float64) ( " 중량 " ) np.float64)]
 29  # 1 정의 데이터 타입을 사용하여 배열을 만들 
30 ARR np.array = ([( " 서계 ' , 23.5, 20.0), ( " 하하" , 40, 24.0), ( " Ranran " , 162, 40.0), DTYPE = DF)
 (31)는  인쇄 ( " ARR는 \ N- ' , ARR)
 32  인쇄 ( " ARR 유형 : " 입력 (ARR))
 (33)가  인쇄 ( " 도착 필드 유형 : " , DF [ " 이름 " ])
 (34)는  인쇄 ( " 필드 타입 도착 : " , DF [ " 높이 " ])
 35  인쇄 ( " 필드 타입 도착 : " ,DF [ "중량 " ])
 36  # 인쇄 ("필드 타입 도착 ", 도착 ["중량 "]) 
37  인쇄 ( " 도착 크기의 각 요소 : " , arr.itemsize)