更改数组的类型 Python

在Python中，可以使用NumPy库来操作数组。有时候需要更改数组的类型，例如从整数类型转换为浮点数类型。下面是更改数组类型的几种方法。

方法一：astype

astype（）是numpy的一个方法，它可以将数组中的元素类型更改为指定的类型。例如，将整数类型的数组更改为浮点数类型的数组。

import numpy as np

# 创建一个整数类型的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整数类型的数组转为浮点数类型的数组
new_arr = arr.astype(np.float)

print(new_arr)

输出：

[1. 2. 3. 4. 5.]

在astype()中传递要转换的目标类型，在上面的例子中是np.float。另外，astype()并不会改变原始数组，它会返回一个新数组，因此需要使用另一个变量来存储新数组。

方法二：使用tolist和list comprehension

可以使用tolist（）将NumPy数组转换为Python列表，然后使用列表推导式创建一个新列表。在这种方法中，需要对每个元素进行转换。

import numpy as np

# 创建一个整数类型的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将整数类型的数组转为浮点数类型的列表
new_arr = [float(i) for i in arr.tolist()]

print(new_arr)

输出：

[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]

这种方法需要使用两个步骤，首先将NumPy数组转换为Python列表，然后使用列表推导式将列表中的每个元素转换为所需类型。虽然这种方法比astype()更复杂，但它可以用于任何Python类型，并不仅仅限于NumPy类型。

方法三：使用numpy.vectorize

numpy.vectorize()是一个工具函数，它可以将任意函数转换为能够接受数组为输入的函数。这对于对数组执行元素级操作很有用，例如将每个元素转换为另一种类型。

import numpy as np

# 定义一个将整数类型转换为浮点数类型的函数
def int_to_float(x):
    return float(x)

# 创建一个整数类型的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个将整数类型转换为浮点数类型的向量化函数
vfunc = np.vectorize(int_to_float)

# 将整数类型的数组转为浮点数类型的数组
new_arr = vfunc(arr)

print(new_arr)

输出：

[1. 2. 3. 4. 5.]

在上面的例子中，我们定义了一个函数int_to_float()，它将整数类型的输入转换为浮点数类型。然后使用numpy.vectorize()将该函数转换为向量化函数vfunc，该函数可以作用于整个数组，将所有元素转换为浮点数类型。

无论使用哪种方法，更改数组类型是在数据处理中非常重要的操作。NumPy库提供了很多操作数组的方法，因此能够帮助我们更高效地执行这些任务。