一、astype函數 Python

astype函數是NumPy中的一個重要函數，常用于數組的數據類型轉換。它的基本語法是：astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)，其中dtype參數表示指定的目標數據類型，可以是Python數據類型或NumPy中定義的數據類型，其余參數都是可選的。

例如，假設我們有一個二維數組x：

import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(x.dtype) # 輸出：int64

默認情況下，x的數據類型為int64。如果我們想將它轉換為float類型，可以這樣做：

y = x.astype(float)
print(y.dtype) # 輸出：float64
print(y) # 輸出：[[1. 2.]
        #      [3. 4.]
        #      [5. 6.]]

在這個例子中，astype函數將x數組的數據類型從int64轉換為float64。

二、astype不是定義函數

注意，astype不是Python內置函數，它是NumPy庫中定義的一個函數。如果在使用astype函數時遇到“astype is not defined”錯誤，可能是因為沒有正確導入NumPy庫或者代碼中的語法錯誤。

例如，以下示例中的代碼會導致“名字 'astype' 未定義”錯誤：

# 錯誤示例
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = x.astype(float)

正確的代碼應該是：

# 正確示例
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = x.astype(float)

三、參數說明

1. dtype參數

dtype參數是必須指定的，表示目標數據類型。可以是Python數據類型，例如int、float、str等，也可以是NumPy中的數據類型，例如np.int32、np.float64等。

如果指定的目標數據類型和數組的原始數據類型不一致，astype函數將會執行數據類型轉換。例如，將整型數組轉換為浮點型數組：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
y = x.astype(float)
print(y) # 輸出：[1. 2. 3.]

需要注意的是，如果指定的數據類型無法表示原始數據，astype函數會執行截斷操作，也就是將數據截斷至目標數據類型的范圍內。例如，將大于255的無符號整型數據轉換為uint8類型：

import numpy as np
x = np.array([255, 256, 257], dtype=np.uint16)
y = x.astype(np.uint8)
print(y) # 輸出：[255   0   1]

2. order參數

order參數用于指定數組的內存布局，默認值為'K'，表示優先使用數組本身的內存布局。當order取值為'C'或'F'時，將強制使用按行排列（'C'）或按列排列（'F'）的內存布局。

例如，以下示例中的代碼將數組x從按行排列（'C'）的內存布局轉換為按列排列（'F'）的內存布局：

import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = x.astype(float, order='F')
print(y.flags) # 輸出：C_CONTIGUOUS : False
              #      F_CONTIGUOUS : True
              #      OWNDATA : True
              #      ...

3. casting參數

casting參數用于指定數據類型轉換時的轉換規則，有三種取值：

例如，以下示例中的代碼不允許將浮點型數據轉換為整型：

import numpy as np
x = np.array([1.2, 2.5, 3.7])
y = x.astype(int, casting='no') # 報錯：Can't cast float64 to int64 without losing precision

4. subok參數

subok參數用于指定是否返回一個派生類，默認為True，即返回一個與輸入參數類型相同的派生類。如果取值為False，則返回一個NumPy數組對象。

以下示例中的代碼將返回一個類型為ndarray_subclass的派生類：

import numpy as np
class ndarray_subclass(np.ndarray):
    pass

x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32).view(ndarray_subclass)
y = x.astype(float, subok=True)
print(type(y)) # 輸出：

5. copy參數

copy參數用于指定是否為返回的數組對象分配新的內存，默認為True，即始終創建一個新數組并復制數據。如果取值為False，則可能直接返回原始數組的視圖。

例如，以下示例中的代碼直接返回原始數組的視圖：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
y = x.astype(float, copy=False)
print(y is x) # 輸出：True
print(y.base is x) # 輸出：True