改变给定的numpy数组的数据类型

改变给定的numpy数组的数据类型，一般分为以下几个步骤：

1. 使用numpy中的astype()函数将数组数据类型改变为指定的数据类型。
2. 对于在修改数据类型过程中出现的数据精度丢失问题，需要使用numpy中的around()函数对数据进行四舍五入。

下面我们结合两个实例详细讲解该过程。

实例1

我们需要将一个int类型的numpy数组转换为float类型的numpy数组。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int)
print(a)
print(a.dtype)

b = a.astype(np.float32)
print(b)
print(b.dtype)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]
int32
[1. 2. 3. 4. 5.]
float32

在上述代码中，我们首先定义了一个int类型的numpy数组a，然后通过astype()函数将其转换为float类型的numpy数组b。最后我们通过print函数查看了转换前后两个数组的值和数据类型。

实例2

我们需要将一个float类型的numpy数组转换为int类型的numpy数组，并且数据存储格式为字符串。

import numpy as np

a = np.array([1.2, 2.5, 3.8, 4.6, 5.3], dtype=float)
print(a)
print(a.dtype)

b = np.around(a).astype(np.int).astype(np.str)
print(b)
print(b.dtype)

输出结果为：

[1.2 2.5 3.8 4.6 5.3]
float64
['1' '2' '4' '5' '5']
<U11

在上述代码中，我们首先定义了一个float类型的numpy数组a，然后将其四舍五入为整数，并转换为int类型的numpy数组b，最后将b中的数据类型转换为字符串类型。在这个过程中，我们使用了numpy中的around()函数对数据进行四舍五入处理。

以上就是改变给定的numpy数组的数据类型的完整攻略。