Python 改变数组类型为uint8的实现

下面我来详细讲解一下“Python 改变数组类型为uint8的实现”的完整攻略。

什么是数组类型？

在 Python 中，数组类型是由 Numpy 库提供的，它是基于 Python 的数值计算库，提供了大量的数学函数，可以用于科学计算、数据处理、机器学习等领域。

Numpy 中的数组类型主要包括以下几种：

• int8、uint8：8 位整数类型，范围为 -128 ~ 127 和 0 ~ 255。
• int16、uint16：16 位整数类型，范围为 -32768 ~ 32767 和 0 ~ 65535。
• int32、uint32：32 位整数类型，范围为 -2147483648 ~ 2147483647 和 0 ~ 4294967295。
• int64、uint64：64 位整数类型，范围为 -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 和 0 ~ 18446744073709551615。
• float16、float32、float64、float128：各种精度的浮点数类型。
• complex64、complex128、complex256：各种精度的复数类型。

怎样改变数组类型为uint8？

在 Numpy 中，我们可以使用 astype() 函数来改变数组的数据类型。astype() 函数的语法格式如下：

new_arr = arr.astype(new_dtype)

其中，arr 是原始数组，new_dtype 是想要转换的新数据类型。

下面我们来看一个简单的示例，将一个 int32 类型的数组转换为 uint8 类型的数组：

import numpy as np

# 创建一个int32类型的数组
arr = np.array([100, 200, 300, 400], dtype=np.int32)
print('原始数组：', arr)
print('原始数组类型：', arr.dtype)

# 将数组类型改为uint8
new_arr = arr.astype(np.uint8)
print('新数组：', new_arr)
print('新数组类型：', new_arr.dtype)

该示例输出的结果为：

原始数组： [100 200 300 400]
原始数组类型： int32
新数组： [100 200  44 144]
新数组类型： uint8

可以看到，原始数组的数据类型为 int32，通过 astype() 函数将其转换为 uint8 类型的数组，转换后的数组中的前两个元素不变，后面的两个元素发生了截断。

除了使用 astype() 函数之外，还可以以其他方式改变数组的类型，比如使用 view() 函数、使用 dtype 属性等等。不过，astype() 函数是最常用的方式，也是最方便、最直接的方式。

再来看一个示例，将一个 int16 类型的数组转换为 uint8 类型的数组：

import numpy as np

# 创建一个int16类型的数组
arr = np.array([100, 200, 300, 400], dtype=np.int16)
print('原始数组：', arr)
print('原始数组类型：', arr.dtype)

# 将数组类型改为uint8
new_arr = arr.astype(np.uint8)
print('新数组：', new_arr)
print('新数组类型：', new_arr.dtype)

该示例输出的结果为：

原始数组： [100 200 300 400]
原始数组类型： int16
新数组： [100 200  44 144]
新数组类型： uint8

同样的，原始数组的数据类型为 int16，经过 astype() 函数的转换，转换后的数组中的前两个元素不变，后面的两个元素发生了截断。

希望以上解答能够对你有所帮助。