हमारे पास astype(data_type) नामक एक विधि है एक संख्यात्मक सरणी के डेटा प्रकार को बदलने के लिए। यदि हमारे पास float64 . प्रकार की एक संख्यात्मक सरणी है , तो हम इसे int32 . में बदल सकते हैं astype() . को डेटा प्रकार देकर सुन्न सरणी की विधि।
हम dtype . का उपयोग करके numpy array के प्रकार की जांच कर सकते हैं कक्षा। आइए नमूना numpy array के डेटा प्रकार की जाँच करें।
उदाहरण
# importing numpy library import numpy as np # creating numpy array array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # printing the data type of the numpy array print(array.dtype)
आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कोड चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
int32
आइए देखें कि float64 . से एक numpy array के डेटा प्रकार को कैसे बदला जाए करने के लिए &int32 ।
उदाहरण
# importing numpy library
import numpy as np
# creating numpy array of type float64
array = np.array([1.5, 2.6, 3.7, 4.8, 5.9])
# type of array before changing
print(f'Before changing {array.dtype}')
# changing the data type of numpy array using astype() method
array = array.astype(np.int32)
# type of array after changing
print(f'\nAfter changing {array.dtype}') आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
Before changing float64 After changing int32
हम numpy मॉड्यूल या सामान्य डेटा प्रकार के पायथन में मौजूद किसी भी डेटा प्रकार का उपयोग कर सकते हैं। आप यहां numpy में मौजूद डेटा प्रकारों की सूची पा सकते हैं।
निष्कर्ष
मुझे आशा है कि आपने numpy array के लिए डेटा प्रकारों का रूपांतरण सीख लिया है। यदि आप ट्यूटोरियल से संबंधित किसी भी समस्या का सामना कर रहे हैं, तो कमेंट सेक्शन में उनका उल्लेख करें।