1. Description de la méthode numpy.astype()
La méthode numpy.astype() est utilisée pour créer une nouvelle copie d'un tableau NumPy avec les éléments convertis vers un nouveau type de données spécifié. Cette méthode est utile lorsque vous avez un tableau existant et que vous souhaitez changer son type de données tout en conservant les données originales. Elle vous permet de réaliser des conversions de type de manière explicite.
2. Syntaxe de la méthode numpy.astype()
La syntaxe de base de la méthode numpy.astype() est la suivante :
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new_array = numpy_array.astype(new_dtype) |
où :
- numpy_array : Le tableau NumPy dont vous souhaitez changer le type de données.
- new_dtype : Le nouveau type de données vers lequel vous voulez convertir les éléments du tableau.
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3. Exemples d'usages de la méthode numpy.astype() |
Voici quelques exemples pour illustrer comprendre l'usage de la méthode numpy.astype() :
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import numpy as np """ Dans ce premier exemple, nous convertissons un tableau d'entiers (int64) en un tableau de nombres à virgule flottante (float64). """ # Création d'un tableau avec des entiers arr_int = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_int.dtype) # Résultat : int64 """ Dans ce deuxième exemple, nous convertissons un tableau de nombres à virgule flottante (float64) en un tableau d'entiers (int32), ce qui entraîne une troncation des parties décimales. """ # Conversion vers un type de données flottant arr_float = arr_int.astype(np.float64) print(arr_float.dtype) # Résultat : float64 # Création d'un tableau avec des nombres à virgule flottante arr_float = np.array([1.1, 2.2, 3.3]) print(arr_float.dtype) # Résultat : float64 # Conversion vers un type de données entier arr_int = arr_float.astype(np.int32) print(arr_int.dtype) # Résultat : int32 |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
