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- - uint8:在此输入正文8位的无符号整形数据，取值范围从0到255
- 一、singed与unsigned的区别
- 二、float，
- - 1.改变类型， $64 \to 32$ shape翻倍
  - 2.改变类型， $32 \to 16$ shape翻倍
  - 3.改变类型， $32 \to float$ shape还原, float默认是float64
  - 4.改变类型， $float64 \to int$
  - 5.改变类型， $int \to int32 \to int16 \to int8$
  - 6.改变类型， $int8 \to int$ 默认是int32
- 三、看看数据转换 astype等知识
- - 1、向下取整
  - 2、四舍五入
  - 3、向上取整
  - 4、分别取整数部分和小数部分
  - - - 接下来是重点，astype
转载和疑问声明
我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~

uint8:在此输入正文8位的无符号整形数据，取值范围从0到255

一、singed与unsigned的区别

1).计算机最小的存储单位是“位” 也就是bit或binary digits，用来存放一个二进制数，即 0或1, 8个二进制位为一个字节Byte。

2).对于16-bit(16位)的计算机，int是以两个字节来储存的，而32-bit的计算机，则是以4个字节，即32个bit来储存的。

如果想要明白singed与unsigned的区别，除了这两个基本知识，还需要了解整数在计算机中的存储方式，以16-bit 计算机为例，定义 int a = 1, 那么a的存储方式用表格来表示

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1

最左边的0是用来标记正负的，故signed 类型就是 −215−1→+215−1-2^{15-1} \to +2^{15-1}−215−1→+215−1, unsigned 则是0→+216−10 \to +2^{16}-10→+216−1.

二、float，

>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.array([0.213132, 1.032123, 2.000212])
>>> a
array([ 0.213132,  1.032123,  2.000212])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> a.shape
(3,)

1.改变类型， 64→3264 \to 3264→32 shape翻倍

>>> a.dtype = 'float32'
>>> a
array([ -1.16170272e+08,   1.58813190e+00,   3.15813966e+24,1.87901533e+00,   5.84719814e-16,   2.00002646e+00], dtype=float32)
>>> a.shape
(6,)

2.改变类型， 32→1632 \to 1632→16 shape翻倍

>>> a.dtype = 'float16'
>>> a
array([ -9.47952271e-04,  -1.94531250e+01,   7.90625000e+00,1.94824219e+00,   1.49169922e-01,   2.12600000e+03,-5.45382500e-05,   1.98437500e+00,  -1.43647194e-04,2.40478516e-02,   6.61611557e-06,   2.00000000e+00], dtype=float16)
>>> a.shape
(12,)
>>>

3.改变类型， 32→float32 \to float32→float shape还原, float默认是float64

>>> a.shape
(12,)
>>> a.dtype = 'float'
>>> a
array([ 0.213132,  1.032123,  2.000212])
>>> a.shape
(3,)
>>>

4.改变类型， float64→intfloat64 \to intfloat64→int

>>> a.dtype = 'int'
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931,  640190645,1073741935])
>>> a.shape
(6,)
>>>

5.改变类型， int→int32→int16→int8int \to int32 \to int16 \to int8int→int32→int16→int8

>>> a.dtype = 'int32'
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931,  640190645,1073741935])
>>> a.shape
(6,)
>>>
>>> a.dtype = 'int16'
>>> a
array([-27708, -13091,  18408,  16331,  12486,  26663, -31853,  16368,-30539,   9768,    111,  16384], dtype=int16)
>>> a.shape
(12,)
>>>
>>>
>>> a.dtype = 'int8'
>>> a
array([ -60, -109,  -35,  -52,  -24,   71,  -53,   63,  -58,   48,   39,104, -109, -125,  -16,   63,  -75, -120,   40,   38,  111,    0,0,   64], dtype=int8)
>>> a.shape
(24,)
>>>

6.改变类型， int8→intint8 \to intint8→int 默认是int32

>>> a.dtype = 'int'
>>> a.shape
(6,)
>>> a
array([-857893948, 1070286824, 1747398854, 1072726931,  640190645,1073741935])
>>>

三、看看数据转换 astype等知识

1、向下取整

向下取整直接用内建的 int() 函数即可：

a = 3.75
int(a)
3

2、四舍五入

对数字进行四舍五入用 round() 函数：


>>>round(3.25); round(4.85)
3.0
5.0

3、向上取整

向上取整需要用到 math 模块中的 ceil() 方法:


>>>import math
>>>math.ceil(3.25)
4.0
>>>math.ceil(3.75)
4.0
>>>math.ceil(4.85)
5.0

4、分别取整数部分和小数部分

有时候我们可能需要分别获取整数部分和小数部分，这时可以用 math 模块中的 modf()
方法，该方法返回一个包含小数部分和整数部分的元组：

>>>import math
>>>math.modf(3.25)
(0.25, 3.0)
>>>math.modf(3.75)
(0.75, 3.0)
>>>math.modf(4.2)
(0.20000000000000018, 4.0)

- 接下来是重点，astype

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！！！

怎么办？用astype！

>>> b = np.array([1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b
array([   1.23 ,   12.201,  123.1  ])
>>> b.dtype
dtype('float64')
>>> c = b.astype(int)
>>> c
array([  1,  12, 123])
>>> c.dtype
dtype('int32')
>>>

好像还没讲uint类型，其实就是unsigned int嘛，看‘一’部分

>>>
>>> b = np.array([1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b.astype('uint8')
array([  1,  12, 123], dtype=uint8)
>>> b.astype('uint16')
array([  1,  12, 123], dtype=uint16)
>>> b.astype('uint32')
array([  1,  12, 123], dtype=uint32)
>>> b.astype('uint64')
array([  1,  12, 123], dtype=uint64)
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> b = np.array([-1.23,12.201,123.1])
>>>
>>> b.astype('uint8')
array([255,  12, 123], dtype=uint8)
>>> b.astype('uint16')
array([65535,    12,   123], dtype=uint16)
>>> b.astype('uint32')
array([4294967295,         12,        123], dtype=uint32)
>>> b.astype('uint64')
array([18446744073709551615,                   12,                  123], dtype=uint64)
>>>

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