Numpy सरणी अजगर के मूल डेटा प्रकारों के अलावा कई प्रकार के डेटा प्रकारों का समर्थन करती है। एक 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 विधियाँ हैं array.dtype और array.astype
array.dtype
यह विधि हमें सरणी में मौजूदा डेटा प्रकार के तत्वों को देती है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम एक सरणी घोषित करते हैं और उसके डेटा प्रकार ढूंढते हैं।
उदाहरण
import numpy as np # Create a numpy array a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255]) # Print the array print(a) # Print the array dat type print(a.dtype)
आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -
[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ] float64
array.astype
यह विधि मौजूदा सरणी को वांछित डेटा प्रकारों के साथ एक नई सरणी में परिवर्तित करती है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम दिए गए सरणी को लेते हैं और इसे विभिन्न प्रकार के लक्ष्य डेटा प्रकारों में परिवर्तित करते हैं।
उदाहरण
import numpy as np
# Create a numpy array
a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255])
# Print the array
print(a)
# Print the array dat type
print(a.dtype)
# Convert the array data type to int32
a_int = a.astype('int32')
print(a_int)
print(a_int.dtype)
# Convert the array data type to str
a_str = a.astype('str')
print(a_str)
print(a_str.dtype)
# Convert the array data type to complex
a_cmplx = a.astype('complex64')
print(a_cmplx)
print(a_cmplx.dtype) में बदलें आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -
[ 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'] <U32 [ 21.23+0.j 13.1 +0.j 52.1 +0.j 8. +0.j 255. +0.j] complex64
