Arrayの要素の型をdtype
という. これはArrayの宣言時に指定できる.
# dtypeを指定した宣言
numpy_l = np.array([1,2,3], dtype='int32') ””を付ける
# dtypeの確認
print(numpy_l.dtype) .dtypeのみでOK
int32
numpy.ndarray.astype()
を使うとdtypeを変更することができる.
# Arrayの宣言
numpy_l = np.array([1,2,3], dtype='int64')
print('変更前: ',numpy_l.dtype)
# astypeでキャスト
numpy_l = numpy_l.astype('float64')
print('変更後: ',numpy_l.dtype)
変更前: int64 変更後: float64
numpy_l = np.array([1.0, 1.3, 1.7, 2.0])
# 切り上げの丸め込み
print(np.ceil(numpy_l))
# 切り捨ての丸め込み
print(np.floor(numpy_l))
# 底eの指数
print(np.exp(numpy_l))
# 底eの対数
print(np.log(numpy_l))
[1. 2. 2. 2.] [1. 1. 1. 2.] [2.71828183 3.66929667 5.47394739 7.3890561 ] [0. 0.26236426 0.53062825 0.69314718]
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