NumPy 1.14 - chararray.astype()

numpy.core.defchararray.chararray.astype




numpy

numpy.core.defchararray.chararray.astype

chararray.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)

सरणी की प्रतिलिपि, एक निर्दिष्ट प्रकार के लिए डाली गई।

पैरामीटर:

dtype : str या dtype

टंकण या डेटा-प्रकार जिसमें सरणी डाली जाती है।

आदेश : {'C', 'F', 'A', 'K'}, वैकल्पिक

परिणाम के मेमोरी लेआउट ऑर्डर को नियंत्रित करता है। 'सी' का अर्थ है सी ऑर्डर, 'एफ' का मतलब है फोरट्रान ऑर्डर, 'ए' का मतलब 'एफ' ऑर्डर है, अगर सभी एरर्स फोर्ट्रान सन्निहित हैं, 'सी' ऑर्डर अन्यथा, और 'के' का मतलब ऑर्डर के करीब है क्योंकि एरे तत्व दिखाई देते हैं। संभव के रूप में स्मृति में। डिफ़ॉल्ट 'के' है।

कास्टिंग : {'नहीं', 'इक्विव', 'सेफ', 'समान_किंडन', 'असुरक्षित'}, वैकल्पिक

नियंत्रित करता है कि किस प्रकार की डेटा कास्टिंग हो सकती है। पश्चगामी संगतता के लिए 'असुरक्षित' के लिए चूक।

  • 'नहीं' का अर्थ है कि डेटा प्रकारों को बिल्कुल नहीं डाला जाना चाहिए।
  • 'इक्विव' का मतलब केवल बाइट-ऑर्डर परिवर्तन की अनुमति है।
  • s सुरक्षित ’का मतलब केवल वे ही जातियां हैं जो मूल्यों को संरक्षित कर सकती हैं।
  • 'same_kind' का अर्थ है केवल एक प्रकार के भीतर सुरक्षित जाति या जाति, जैसे कि float64 से float32 तक की अनुमति है।
  • 'असुरक्षित' का अर्थ है कि कोई भी डेटा रूपांतरण हो सकता है।

सबोक : बूल, वैकल्पिक

यदि यह सत्य है, तो उप-कक्षाएं पास-थ्रू (डिफ़ॉल्ट) हो जाएंगी, अन्यथा लौटाया गया सरणी बेस-क्लास सरणी होने के लिए मजबूर हो जाएगा।

प्रतिलिपि : बूल, वैकल्पिक

डिफ़ॉल्ट रूप से, astype हमेशा एक नई आवंटित सरणी देता है। यदि यह गलत पर सेट है, और dtype , order , और subok आवश्यकताओं को संतुष्ट किया जाता है, तो कॉपी के बजाय इनपुट सरणी वापस आ जाती है।

यह दिखाता है:

arr_t : ndarray

जब तक copy गलत नहीं होती है और इनपुट सरणी वापस करने की अन्य शर्तें संतुष्ट होती हैं ( copy इनपुट पैरामीटर के लिए विवरण देखें), arr_t इनपुट सरणी के समान आकार का एक नया सरणी है, dtype के साथ, dtype द्वारा दिया गया, order

जन्म देती है:

ComplexWarning

जब जटिल से फ्लोट या इंट की कास्टिंग। इससे बचने के लिए, व्यक्ति को a.real.astype(t) उपयोग करना चाहिए।

टिप्पणियाँ

NumPy 1.9 में शुरू होने से, astype विधि अब एक त्रुटि देता है यदि स्ट्रिंग dtype को कास्ट करने के लिए पूर्णांक / फ्लोट सरणी का अधिकतम मान रखने के लिए 'सुरक्षित' कास्टिंग मोड में लंबे समय तक पर्याप्त नहीं है। इससे पहले कि परिणाम छोटा था, तब भी कास्टिंग की अनुमति दी गई थी।

उदाहरण

>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])