파이썬 numpy :: 배열(array) 데이터타입 종류와 지정

NumPy 배열은 데이터를 저장하는 데 사용되는 요소의 데이터 타입(dtype)을 가집니다.

NumPy는 다양한 데이터 타입을 지원하며, 이를 사용자가 명시적으로 지정할 수 있습니다.

1.int 타입 예시

import numpy as np

arr_int = np.array([1, 2, 3])
arr_int.dtype
# 출력: int64

dtype 속성을 통해 배열의 데이터 타입을 알 수 있습니다.

2.float 타입 예시

import numpy as np

arr_float = np.array([1.0, 2.5, 3.7])
print(arr_float.dtype)
# 출력: float64

위의 예시에서 arr_float 배열은 64비트 부동 소수점(float64) 데이터 타입을 갖습니다.

부동 소수점 데이터 타입은 float16, float32, float64와 같이 비트 수에 따라 여러 가지 크기로 지정할 수 있습니다.

3.문자열 타입 예시

import numpy as np

arr_str = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr_str.dtype)
# 출력: <U6

위의 예시에서 arr_str 배열은 문자열 데이터 타입(<U6)을 갖습니다.

<U6은 유니코드 문자열을 나타내며, 여기서 6은 문자열의 최대 길이를 나타냅니다.

데이터 타입을 따로 지정하지 않아도, 배열에 넣은 데이터에 맞는 형식으로 저장됩니다.

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데이터 타입을 지정할 수도 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

위의 예시에서 dtype 매개변수를 사용하여 배열의 데이터 타입을 지정합니다.

np.int32는 32비트 정수 데이터 타입을 나타내며, 이렇게 명시적으로 데이터 타입을 지정할 수 있습니다.

 

이렇게 NumPy 배열은 int, float, 문자열 등 다양한 데이터 타입을 지원하며,

데이터 타입을 명시적으로 지정하여 배열을 생성할 수 있습니다.

데이터 타입은 배열의 요소가 차지하는 메모리 공간의 크기와 해석 방법을 결정할 수 있습니다.