Python/Numpy

[Numpy] 넘파이 자료형 종류 지정, 확인 및 변경 방법(dtype, astype)

jimmy_AI 2022. 4. 20. 21:00
반응형

파이썬 넘파이 배열 data type 선택, 출력 및 변환

Numpy 모듈에서 배열의 자료형을 고르고 확인할 수 있는 dtype과

데이터 타입의 종류를 바꿀 수 있는 astype에 대해서 간략하게 살펴보겠습니다.

 

참고로, 넘파이에서 지원하는 상세한 자료형 종류에 대한 정보가 필요하시다면

아래 링크의 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다.

 

Data types — NumPy v1.22 Manual

Array Scalars NumPy generally returns elements of arrays as array scalars (a scalar with an associated dtype). Array scalars differ from Python scalars, but for the most part they can be used interchangeably (the primary exception is for versions of Python

numpy.org

 

 

Numpy 자료형 지정, 확인 : dtype

배열을 선언할 때, dtype 인자를 통하여 해당 배열의 자료형을 지정할 수 있으며,

array의 dtype 속성을 조회하여 원소들의 데이터 타입 확인이 가능합니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = np.float64) # 자료형 지정 배열 선언

# 배열 자료형 출력
print(a.dtype) # 'float64'

 

 

Numpy 자료형 변경 : astype

배열.astype(자료형) 형태로 해당 배열 내 값들의 타입이 변환된 결과를 받을 수 있습니다.

### 정수 자료형 변환 예시(8, 16, 32, 64 비트) ###
a_i8 = a.astype(np.int8) # array([1, 2, 3, 4], dtype=int8)
a_i16 = a.astype(np.int16) # array([1, 2, 3, 4], dtype=int16)
a_i32 = a.astype(np.int32) # array([1, 2, 3, 4], dtype=int32)
a_i64 = a.astype(np.int64) # array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)

### 실수 자료형 변환 예시(16, 32, 64, 128 비트) ###
a_f16 = a.astype(np.float16) # array([1., 2., 3., 4.], dtype=float16)
a_f32 = a.astype(np.float32) # array([1., 2., 3., 4.], dtype=float32)
a_f64 = a.astype(np.float64) # array([1., 2., 3., 4.], dtype=float64)
a_f128 = a.astype(np.float128) # array([1., 2., 3., 4.], dtype=float128)