NumPy:【データ型】確認方法と実行結果

page:[NumPyまとめ]

サマリ

• dtype
  • 格納されているデータ型確認
• type
  • 格納している箱（変数）のデータ型確認

前提

• np.array
  • NumPy:【ndarray】を作成する3つの方法

サンプルコード

int64

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
print(a.dtype)
print(type(a))

int64
<class 'numpy.ndarray'="">

• dtype
  • 中身を確認する
  • int64…整数
• type
  • 箱（変数自体）を確認する
  • ndarray（NumPy配列）

float64

import numpy as np
a = np.array([1., 2.])
print(a.dtype)
print(type(a))

float64
<class 'numpy.ndarray'="">

• dtype
  • 中身を確認する
  • float64…浮動小数点
• type
  • 箱（変数自体）を確認する
  • ndarray（NumPy配列）

<U1（文字列）

import numpy as np
a = np.array(['a', 'b'])
print(a.dtype)
print(type(a))

<U1
<class 'numpy.ndarray'>

• dtype
  • 中身を確認する
  • U1…文字列
• type
  • 箱（変数自体）を確認する
  • ndarray（NumPy配列）