1.导入numpy
import numpy as np
生成一个浮点数组
a=np.random.random (4)
print(a)#[0.83168059 0.36136573 0.21077195 0.83809788]
print(a.dtype)#float64
print(a.shape)#(4,)
改变dtype，发现数组长度翻倍！
a.dtype ="float32"
print(a)#[ 4.6087299e-03 1.8518010e+00 -7.7555648e+07 1.5651706e+00
# 2.0775437e+27 1.8061410e+00 6.5161847e-38 1.8454261e+00]
print(a.shape)#(8,)
** 改变dtype，数组长度再次翻倍！**
a.dtype ="float16"
print(a)#[-2.727e+01 1.401e-02 8.140e-04 1.974e+00 -5.856e+03 -6.245e-01
# 3.616e-02 1.951e+00 2.217e+00 -6.560e+03 5.547e+00 1.983e+00
# -6.960e+03 3.381e-02 1.031e-03 1.940e+00]
print(a.shape)#(16,)
改变dtype=‘float‘，发现默认就是float64，长度也变回最初的4
a.dtype ="float"
print(a)#[0.47555571 0.83067659 0.72388204 0.45367421]
print(a.shape)#(4,)
print(a.dtype)#float64
把a变为整数，观察其信息
a.dtype="int64"
print(a)#[4578487747925135360 4605336301850395495 4605895735205766151 4605821938832751062]
print(a.shape)#(4,)
改变dtype，发现数组长度翻倍！
a.dtype="int32"
print(a)#[ 824871971 1072684806 1876090816 1066641210 1074107524 1071642489
# -1396153144 1070270040]
print(a.shape )#(8,)
改变dtype，发现数组长度再次翻倍！
a.dtype="int16"
print(a)#[ 31052 4922 16971 16337 22794 28694 7133 16365 13074 29367
# 2651 16346 6957 11100 -29120 16361]
print(a.shape)#(16,)
** 改变dtype，发现数组长度再次翻倍！**
a.dtype ="int8"
print(a)#[ 33 121 95 71 22 62 -28 63 -96 95 54 18 -61 -45
# -86 63 99 -50 -128 122 -69 -84 -22 63 115 -122 54 -8
# -14 -26 -21 63]
print(a.shape)#(32,)
改变dtype，发现整数默认int32！
a.dtype ="int"
print(a)#[ 1435759300 1071835120 -502263884 1072408896 -789422780 1070874281
# -1289434146 1070773663]
print(a.shape)#(8,)
print(a.dtype)#int32
2.很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组，默认的dtype是float64。
但是有些场合我们希望有些数据列作为整数。如果直接改dtype=‘int‘的话，就会出错！原因如上，数组长度翻倍了！！！
下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数，但实际上是却是浮点数(float64)
b=np.array([1.,2.,3.,4.])
print(b.dtype)#float64
用 astype(int) 得到整数，并且不改变数组长度
c=b.astype(int)
print(c)#[1 2 3 4]
print(c.shape)#(4,)
print(c.dtype)#int32
如果直接改变b的dtype的话，b的长度翻倍了，这不是我们想要的（当然如果你想的话）
b.dtype="int"
print(b.dtype)#int32
print(b)#[ 0 1072693248 0 1073741824 0 1074266112
# 0 1074790400]
print(b.shape)#(8,)
3.结论
numpy中的数据类型转换，不能直接改原数据的dtype! 只能用函数astype()。
