2. Numpy 자료형
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작성자 관리자 댓글 0건 조회 1,914회 작성일 20-01-21 20:43본문
2. Numpy 자료형
int, float, bool(True/ False), complex
정수형(int:integer)
int8(-127~127), int16(-32768 ~ 32767), int32, int64 (부호가 있는 정수형)
uint(Unsigned integer): uint8(0~255), unit16(0~65535), unit23, unit64
실수형(float)
float16, float32, float64
complex
complex64 : 두개의 32비트 부동소소수점으로 표시되는 복소수
complex128 : 두개의 64비트 부동 소수점으로 표시되는 복소수
데이터의 type을 알아보기위한 dtype속성
실습1.
import numpy as np
x = np.float32(1.0)
print(x)
print(type(x))
print(x.dtype)
[결과]
1.0
<class 'numpy.float32'>
float32
실습2.
import numpy as np
x = np.arange(5)
print(x)
print(x.dtype)
z = np.arange(5, dtype='f')
print(z)
print(z.dtype)
aa = np.array([1,2,3], dtype='f')
print(aa)
print(aa.dtype)
[결과]
[0 1 2 3 4]
int32
[0. 1. 2. 3. 4.]
float32
[1. 2. 3.]
float32
실습3.
import numpy as np
aa = np.array([1,2,3], dtype='f')
print(aa)
print(aa.dtype)
xx = np.int8(aa)
print(xx)
print(xx.dtype)
[결과]
[1. 2. 3.]
float32
[1 2 3]
int8
실습4.
import numpy as np
bb = np.arange(10)
print(bb)
cc = np.arange(3,10, dtype=np.float)
print(cc)
print(cc.dtype)
dd = np.arange(2,3, 0.2)
print(dd)
[결과]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
float64
[2. 2.2 2.4 2.6 2.8]
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