NumPy सरणी Python के नेटिव डेटा प्रकारों के अलावा कई प्रकार के डेटा प्रकारों का समर्थन करती है। सरणी बनने के बाद, हम अपनी आवश्यकता के आधार पर सरणी में तत्वों के डेटा प्रकार को अभी भी संशोधित कर सकते हैं। इस उद्देश्य के लिए उपयोग की जाने वाली दो मेथड हैं array.dtype और array.astype
array.dtype
यह मेथड हमें सरणी में तत्वों के मौजूदा डेटा प्रकार देता है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम एक सरणी घोषित करते हैं और इसके डेटा प्रकार ढूंढते हैं।
उदाहरण
import numpy as np # एक NumPy सरणी बनाएं a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255]) # सरणी प्रिंट करें print(a) # सरणी डेटा प्रकार प्रिंट करें print(a.dtype)
आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ] float64
array.astype
यह मेथड मौजूदा सरणी को वांछित डेटा प्रकारों के साथ एक नई सरणी में बदल देता है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम दी गई सरणी लेते हैं और इसे विभिन्न लक्ष्य डेटा प्रकारों में बदलते हैं।
उदाहरण
import numpy as np # एक NumPy सरणी बनाएं a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255]) # सरणी प्रिंट करें print(a) # सरणी डेटा प्रकार प्रिंट करें print(a.dtype) # सरणी डेटा प्रकार को int32 में बदलें a_int = a.astype('int32') print(a_int) print(a_int.dtype) # सरणी डेटा प्रकार को str में बदलें a_str = a.astype('str') print(a_str) print(a_str.dtype) # सरणी डेटा प्रकार को complex में बदलें a_cmplx = a.astype('complex64') print(a_cmplx) print(a_cmplx.dtype)आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने पर हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ] float64 [ 21 13 52 8 255] int32 ['21.23' '13.1' '52.1' '8.0' '255.0']
