NumPy 資料型別

　　在NumPy中，陣列是由相同型別的元素組成的。NumPy提供了許多不同的資料型別，可以根據需要選擇合適的資料型別。

　　NumPy的資料型別是由dtype物件表示的。可以使用dtype引數指定陣列的資料型別，或者使用dtype屬性來獲取陣列的資料型別。

　　常見的NumPy資料型別包括：

　　int：整數型別，如int8、int16、int32、int64。

　　uint：無符號整數型別，如uint8、uint16、uint32、uint64。

　　float：浮點數型別，如float16、float32、float64。

　　complex：複數型別，如complex64、complex128。

　　bool：布林型別，值為True或False。

　　object：Python物件型別。

　　string：字串型別。

　　示例：

　　import numpy as np

　　#指定陣列的資料型別

　　arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64)

　　print(arr1.dtype)#輸出:float64

　　；//爬蟲IP獲取；

　　#獲取陣列的資料型別

　　arr2=np.array([1,2,3])

　　print(arr2.dtype)#輸出:int64

　　可以使用astype()方法來改變陣列的資料型別。例如：

　　import numpy as np

　　arr=np.array([1,2,3])

　　#將陣列的資料型別改為float

　　arr_float=arr.astype(np.float64)

　　print(arr_float.dtype)#輸出:float64

　　#將陣列的資料型別改為string

　　arr_string=arr.astype(np.string_)

　　print(arr_string.dtype)#輸出:|S21

　　注意，改變陣列的資料型別可能會導致資料的截斷或溢位。例如，將一個浮點數陣列轉換為整數陣列時，小數部分將被截斷。可以使用round()函式四捨五入來處理這種情況。

　　import numpy as np

　　arr_float=np.array([1.5,2.7,3.9])

　　#將浮點數陣列轉換為整數陣列

　　arr_int=arr_float.astype(np.int64)

　　print(arr_int)#輸出:[1 2 3]

　　#使用round()函式四捨五入

　　arr_round=np.round(arr_float).astype(np.int64)

　　print(arr_round)#輸出:[2 3 4]

　　瞭解和正確選擇適當的資料型別是使用NumPy進行數值計算和資料處理的重要一步。不同的資料型別具有不同的記憶體佔用和計算精度，選擇合適的資料型別可以提高計算效率並減少記憶體佔用。可以參考NumPy的官方文件和其他教程來深入學習有關資料型別的知識。