NumPy डेटा प्रकार
पायथन में डेटा प्रकार
डिफ़ॉल्ट रूप से पायथन में ये डेटा प्रकार होते हैं:
strings- टेक्स्ट डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है, टेक्स्ट उद्धरण चिह्नों के तहत दिया जाता है। जैसे "एबीसीडी"integer- पूर्णांक संख्याओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है। जैसे -1, -2, -3float- वास्तविक संख्याओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है। जैसे 1.2, 42.42boolean- सही या गलत का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रयोग किया जाता है।complex- जटिल संख्याओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रयोग किया जाता है। जैसे 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j
NumPy . में डेटा प्रकार
NumPy में कुछ अतिरिक्त डेटा प्रकार होते हैं, और एक वर्ण वाले डेटा प्रकारों को देखें, जैसे iपूर्णांकों के uलिए, अहस्ताक्षरित पूर्णांकों आदि के लिए।
नीचे NumPy में सभी डेटा प्रकारों और उनका प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्णों की एक सूची है।
i- पूर्णांकb- बूलियनu- अहस्ताक्षरित पूर्णांकf- पानी पर तैरनाc- जटिल फ्लोटm- टाइमडेल्टाM- दिनांक और समयO- वस्तुS- डोरीU- यूनिकोड स्ट्रिंगV- अन्य प्रकार के लिए स्मृति का निश्चित हिस्सा (शून्य)
एक ऐरे के डेटा प्रकार की जाँच करना
NumPy सरणी ऑब्जेक्ट में एक संपत्ति होती है जिसे कहा जाता dtype
है कि सरणी का डेटा प्रकार लौटाता है:
उदाहरण
किसी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार प्राप्त करें:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr.dtype)
उदाहरण
स्ट्रिंग वाले सरणी का डेटा प्रकार प्राप्त करें:
import numpy as np
arr = np.array(['apple',
'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)
परिभाषित डेटा प्रकार के साथ सरणियाँ बनाना
हम array()सरणी बनाने के लिए फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, यह फ़ंक्शन एक वैकल्पिक तर्क ले सकता है: dtype
जो हमें सरणी तत्वों के अपेक्षित डेटा प्रकार को परिभाषित करने की अनुमति देता है:
उदाहरण
डेटा प्रकार स्ट्रिंग के साथ एक सरणी बनाएं:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4],
dtype='S')
print(arr)
print(arr.dtype)
के लिए i, u, f,
Sऔर Uहम आकार को भी परिभाषित कर सकते हैं।
उदाहरण
डेटा प्रकार 4 बाइट्स पूर्णांक के साथ एक सरणी बनाएं:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4],
dtype='i4')
print(arr)
print(arr.dtype)
क्या होगा यदि कोई मान परिवर्तित नहीं किया जा सकता है?
यदि एक प्रकार दिया जाता है जिसमें तत्वों को कास्ट नहीं किया जा सकता है, तो NumPy एक ValueError उठाएगा।
ValueError: पायथन में ValueError तब उठाया जाता है जब किसी फ़ंक्शन के लिए पारित तर्क का प्रकार अप्रत्याशित/गलत होता है।
उदाहरण
एक गैर पूर्णांक स्ट्रिंग जैसे 'ए' को पूर्णांक में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है (एक त्रुटि उत्पन्न करेगा):
import numpy as np
arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')
मौजूदा सरणियों पर डेटा प्रकार परिवर्तित करना
मौजूदा सरणी के डेटा प्रकार को बदलने का सबसे अच्छा तरीका है, astype()विधि के साथ सरणी की प्रतिलिपि बनाना।
फ़ंक्शन सरणी की astype()एक प्रति बनाता है, और आपको पैरामीटर के रूप में डेटा प्रकार निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।
डेटा प्रकार को एक स्ट्रिंग का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जा सकता है, जैसे 'f'फ्लोट के
'i'लिए, पूर्णांक आदि के लिए या आप डेटा प्रकार का उपयोग सीधे
floatफ्लोट और intपूर्णांक के लिए कर सकते हैं।
उदाहरण
'i'पैरामीटर मान के रूप में उपयोग करके डेटा प्रकार को फ्लोट से पूर्णांक में बदलें :
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')
print(newarr)
print(newarr.dtype)
उदाहरण
intपैरामीटर मान के रूप में उपयोग करके डेटा प्रकार को फ्लोट से पूर्णांक में बदलें :
import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype(int)
print(newarr)
print(newarr.dtype)
उदाहरण
डेटा प्रकार को पूर्णांक से बूलियन में बदलें:
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr)
print(newarr.dtype)