NumPy डेटा टाइप्स

NumPy परिचय

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

NumPy बनाम Python डेटा टाइप्स

उदाहरण Python डेटा टाइप्स:

उदाहरण NumPy डेटा टाइप्स:

संख्या 10436 का बाइनरी रूप:

बाइनरी में 10436 की छवि

np.int32 4,294,967,296 पूर्णांक स्टोर कर सकता है:

np.int32 की स्टोरेज क्षमता का आरेख

संख्या 10436 का बाइनरी रूप:

बाइनरी में 10436 की छवि

np.int32 4,294,967,296 पूर्णांक स्टोर कर सकता है:

np.int32 की स्टोरेज क्षमता का आरेख

np.array([1.32, 5.78, 175.55]).dtype

dtype('float64')

int_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
int_array.dtype

dtype('int64')

np.array(["Introduction", "to", "NumPy"]).dtype

dtype('<U12')

float32_array = np.array([1.32, 5.78, 175.55], dtype=np.float32)
float32_array.dtype

dtype('float32')

boolean_array = np.array([[True, False], [False, False]], dtype=np.bool_)
boolean_array.astype(np.int32)

array([[1, 0],
       [0, 0]], dtype=int32)

np.array([True, "Boop", 42, 42.42])

array(['True', 'Boop', '42', '42.42'], dtype='<U5')

इंटिजर की array में float जोड़ने पर सभी इंटिजर float बन जाते हैं:

np.array([0, 42, 42.42]).dtype

dtype('float64')

बूलियन की array में इंटिजर जोड़ने पर सभी बूलियन इंटिजर बन जाते हैं:

np.array([True, False, 42]).dtype

dtype('int64')

NumPy परिचय