Numpy là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Nó cung cấp một đối tượng mảng N-chiều hiệu suất cao và các công cụ để làm việc với các mảng này. Một trong những tính năng quan trọng của Numpy là khả năng hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Các kiểu dữ liệu cơ bản trong Numpy
Numpy cung cấp một số kiểu dữ liệu cơ bản, bao gồm:
- Kiểu dữ liệu số nguyên:
- int8: Số nguyên 8 bit.
- int16: Số nguyên 16 bit.
- int32: Số nguyên 32 bit.
- int64: Số nguyên 64 bit.
- Kiểu dữ liệu số thực:
- float32: Số thực 32 bit.
- float64: Số thực 64 bit.
- Kiểu dữ liệu logic:
- bool: Kiểu dữ liệu logic.
- Kiểu dữ liệu chuỗi:
- str: Kiểu dữ liệu chuỗi.
Ngoài các kiểu dữ liệu cơ bản, Numpy cũng cung cấp một số kiểu dữ liệu phức tạp hơn, bao gồm:
- Kiểu dữ liệu mảng cấu trúc:
- Kiểu dữ liệu này cho phép bạn tạo các mảng có cấu trúc phức tạp. Mỗi phần tử của mảng có thể là một đối tượng có các thuộc tính và phương thức riêng.
- Kiểu dữ liệu phức tạp:
- Kiểu dữ liệu này cho phép bạn lưu trữ các số phức.
Kiểu dữ liệu mảng cấu trúc
Kiểu dữ liệu mảng cấu trúc cho phép bạn tạo các mảng có cấu trúc phức tạp. Mỗi phần tử của mảng có thể là một đối tượng có các thuộc tính và phương thức riêng.
Để tạo một mảng cấu trúc, bạn sử dụng hàm np.dtype(). Hàm này có thể được sử dụng để tạo một kiểu dữ liệu mảng cấu trúc từ một danh sách các thuộc tính và kiểu dữ liệu.
Ví dụ, để tạo một mảng cấu trúc có hai phần tử, mỗi phần tử có hai thuộc tính, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np # Tạo kiểu dữ liệu mảng cấu trúc dtype = np.dtype([('a', np.int32), ('b', np.float32)]) # Khởi tạo mảng arr = np.array([(1, 2.5), (3, 4.5)], dtype=dtype) # In ra mảng print(arr) Đầu ra:
[[1 2.5] [3 4.5]] Thay đổi kiểu dữ liệu
Bạn có thể thay đổi kiểu dữ liệu của một mảng bằng hàm np.astype(). Hàm này có thể được sử dụng để chuyển đổi một mảng sang một kiểu dữ liệu khác.
Ví dụ, để chuyển đổi một mảng số nguyên sang mảng số thực, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np # Khởi tạo mảng arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) # Thay đổi kiểu dữ liệu arr = arr.astype(np.float32) # In ra mảng print(arr) Đầu ra:
[1. 2. 3.]Kết luận
Định dạng dữ liệu là một tính năng quan trọng của Numpy. Nó cho phép bạn lưu trữ và thao tác với dữ liệu một cách hiệu quả.
Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:
