文章目录
- 引言
- NumPy数据类型
- 数据类型转换
- 注意事项
- numpy数据类型转换实战
- 需求背景
- 报错原因分析及解决方法
- 错误的解决方案
- 可行的方案1
- 可行的方案2
- 可行的方案3
- 结尾
引言
在NumPy的世界里，数据类型扮演着核心角色，它们决定了每个数组元素在内存中所占用的空间大小，以及这些元素所传达的信息。深入理解NumPy的数据类型，以及如何灵活地进行数据类型转换，对于优化程序性能和合理管理内存资源至关重要。接下来，我们将带您一探NumPy中的数据类型及其转换技巧，助您在数据处理与分析的道路上更加游刃有余。
NumPy数据类型
NumPy支持多种数据类型，例如整数、浮点数、复数等。以下是常见的数据类型：
- 整数类型：int8，int16，int32，int64等。
- 浮点数类型：float16，float32，float64等。
- 复数类型：complex64，complex128等。
数据类型转换
在NumPy中，可以使用astype()方法将数组的数据类型转换为其他类型。下面是一个简单的示例：
import numpy as np
# 创建一个浮点数类型的数组
arr = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
# 将数组的数据类型转换为整数类型
arr_int = arr.astype(int)
print(arr_int) # 输出：[1 2 3]
print(arr_int.dtype) # 输出：int32运行结果如下：
[1 2 3]
int32
进程已结束,退出代码0在上面的示例中，我们首先创建了一个浮点数类型的数组，然后使用astype()方法将其转换为整数类型。最后，我们打印转换后的数组和其数据类型。
注意事项
在进行数据类型转换时，需要注意以下几点：
- 精度损失：在进行数据类型转换时，可能会发生精度损失。例如，将高精度的浮点数转换为整数时，小数部分将被截断。因此，在进行数据类型转换时，请务必考虑是否会导致精度损失。
- 兼容性：确保目标数据类型是可以接受的。例如，将字符串转换为整数时，会引发错误，因为有些字符串无法直接转换为整数。
- 性能：某些数据类型转换可能会影响性能，特别是对于大型数组。例如，将float64转换为int64可能需要复制整个数组，这可能会消耗大量内存和时间。
总之，在进行NumPy数据类型转换时，请务必仔细考虑数据类型、精度、兼容性和性能的影响。根据具体情况选择合适的数据类型和转换方法，以确保程序的正确性和性能。
numpy数据类型转换实战
需求背景
基于numpy和opencv生成一个随机噪声灰度图像，像素值是范围[0, 256)内的整数，图像形状为(512, 512)，并显示图像，源码如下
import numpy as np
import cv2
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
cv2.imshow("noise img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()运行代码后，出现以下Bug：
cv2.error: OpenCV(4.8.1) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function ‘convertToShow’
完整Bug截图如下：
报错原因分析及解决方法
由np.random.randint()函数生成的numpy数组，其元素默认的数据类型是32位整数(int32)，而cv2.imshow函数要求输入数组数据类型是无符号8位整数(uint8)。因此，将数组数据类型从int32更改为uint8即可。
错误的解决方案
# before
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512]) # 默认是int32
# after
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
img.dtype = np.uint8 # 直接将img对象的数据类型属性(int32)转成uint8 相当于原本32位的1个数据 变为 8位的4个数据可行的方案1
# before
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
# after
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512], dtype=np.uint8) # 利用randint函数的dtype参数 提前指定好 正确的数据类型可行的方案2
# before
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
# after
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
img = np.array(img, dtype=np.uint8) # 利用np.array函数 重构 数据可行的方案3
# before
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
# after
img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512])
img = img.astype(np.uint8) # 利用img对象的 astype方法 改变所有数据元素的数据类型结尾
亲爱的读者，首先感谢您抽出宝贵的时间来阅读我们的博客。我们真诚地欢迎您留下评论和意见，因为这对我们来说意义非凡。
俗话说，当局者迷，旁观者清。您的客观视角对于我们发现博文的不足、提升内容质量起着不可替代的作用。
如果您觉得我们的博文给您带来了启发，那么，希望您能为我们点个免费的赞/关注，您的支持和鼓励是我们持续创作的动力。
请放心，我们会持续努力创作，并不断优化博文质量，只为给您带来更佳的阅读体验。
再次感谢您的阅读，愿我们共同成长，共享智慧的果实！
