人生苦短，我用Python
这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换
&&& import numpy as np
一、随便玩玩
生成一个浮点数组
&&& a = np.random.random(4)
array([ 0.0945377 ,
&&& a.dtype
dtype('float64')
&&& a.shape
改变dtype，发现数组长度翻倍！
&&& a.dtype = 'float32'
1.], dtype=float32)
&&& a.shape
改变dtype，数组长度再次翻倍！
&&& a.dtype = 'float16'
array([ -9.,
1.], dtype=float16)
&&& a.shape
改变dtype='float'，发现默认就是float64，长度也变回最初的4
&&& a.dtype = 'float'
array([ 0.0945377 ,
&&& a.shape
&&& a.dtype
dtype('float64')
把a变为整数，观察其信息
&&& a.dtype = 'int64'
array([91,
8854048], dtype=int64)
&&& a.shape
改变dtype，发现数组长度翻倍！
&&& a.dtype = 'int32'
&&& a.shape
改变dtype，发现数组长度再次翻倍！
&&& a.dtype = 'int16'
array([-31160,
32432, -26931, -19401,
-17331, -10374,
16355, -20192, -24589,
16331], dtype=int16)
&&& a.shape
改变dtype，发现数组长度再次翻倍！
&&& a.dtype = 'int8'
-97, -124,
63], dtype=int8)
&&& a.shape
改变dtype，发现整数默认int32！
&&& a.dtype = 'int'
&&& a.dtype
dtype('int32')
&&& a.shape
二、换一种玩法
很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组，默认的dtype是float64。但是有些场合我们希望有些数据列作为整数。如果直接改dtype='int'的话，就会出错！原因如上，数组长度翻倍了！！！
下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数，但实际上是却是浮点数(float64)
&&& b = np.array([1., 2., 3., 4.])
&&& b.dtype
dtype('float64')
用 astype(int) 得到整数，并且不改变数组长度
&&& c = b.astype(int)
array([1, 2, 3, 4])&&& c.shape(8,)
&&& c.dtype
dtype('int32')
如果直接改变b的dtype的话，b的长度翻倍了，这不是我们想要的（当然如果你想的话）
array([ 1.,
&&& b.dtype = 'int'
&&& b.dtype
dtype('int32')
&&& b.shape
numpy中的数据类型转换，不能直接改原数据的dtype!& 只能用函数astype()。
阅读(...) 评论()1.函数的定义与说明
　　函数格式tile(A,reps)
　　A和reps都是array_like
　　A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。
　　reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int, bool.但不可以是float, string, matrix类型。
2.函数操作示例
&&& tile(1,2)
array([1, 1])
&&& tile((1,2,3),3)
array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])
&&& tile(a,2)
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 5, 4, 5, 5]])
&&& b=[1,3,5]
&&& tile(b,[2,3])
array([[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5],
[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5]])
&&& a=[[1,2,3],[5,4]]
&&& tile(a,[2,3])
array([[[1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4]],
[[1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4]]])
阅读(...) 评论()numpy数组与python的list互转，其后用json写入文件与c交互 - JavaScript当前位置:& &&&numpy数组与python的list互转，其后用json写入文件numpy数组与python的list互转，其后用json写入文件与c交互&&网友分享于：&&浏览：120次numpy数组与python的list互转，然后用json写入文件与c交互
1.对于numpy的tofile方法，一个一维数组可以直接写成二进制形式，用c语言或者numpy.fromfile()可以读出来内容。而如果数组超过一维，tofile并不区分，也就是arr1=[1,2,3,4]，arr2=[[1,2],[3,4]]写入文件是一样的
2.对于json写入numpy数组的想法，已知json只能写入python的数组，而不认识numpy的。难点在于如何将json的数组转化为python的，尽管反过来转换很容易，而且数组的最外围可以通过list方法转成python。但是里面的格式仍然是numpy的，这样json还是不能使用。我觉得很蛋疼，为什么反过来就没有接口？我找不到啊。。。
3.就在刚才突然找到了ndarray.tolist()可以将numpy的数组转为python的list，哈哈哈。现在可以用json写入numpy的数组，剩下的研究一下cpp如何使用json读取就行了，也就是jsoncpp貌似。
弄了一天啊，就找了几个接口，还好找到了。
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