开发者学堂课程【Python 常用数据科学库：数组类型】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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数组类型
内容介绍：
指定数组的类型的三种方法：
一、指定 dtype 值
二、使用 asarray
三、使用 astype
一、指定 dtype 值
1.将数组指定为浮点数类型
将所构造数组：tang_array = np.array([1,2,3,4,5])指定成浮点数类型,需要将 dtype 值指定为 np.float32 或 np.float64，推荐指定为更省空间的 np.float32。
代码写作：tang_array = np.array([1,2,3,4,5],dtype = np.float32)将其打印结果，得到 array([1.，2.，3.，4.，5.]，dtype=float32)
打印 tang_array的dtype 值：
输入 tang_array.dtype
得到 dtype(‘float32’)
计算当前数组所占用的字节是多少个：
输入 tang_array.nbytes
得到20。因为 float32的类型使单个数字占用4个字节，一共5个数字所以是20
2.使构造的数组包含多种类型
需要将 dtype 值指定为 np.object
代码写作：tang_array = np.array([1,10,3.5,‘str’],dtype = np.object) 将 tang_array 打印结果，
得到 array([1, 10, 3.5, ‘str’],dtype = object)
输入 tang_array*2
得到 array([2, 20, 7.0, ‘strstr’],dtype = object)
而实际操作中 array 通常是用来计算数值，所以最好将 dtype 值指定为统一的 float32，这是最常用的计算格式。
二、使用 asarray
tang_array = np.array([1,2,3,4,5])//原数组是 tang_array
np.asarray(tang_array,dtype = np.float32)//将原数组 tang_array 转换成一个32字节浮点数类型的型数组，且不会改变原数组类型
验证：
输入初始数组 tang_array 得到它本身 array([1, 2, 3, 4, 5])
将新数组赋值为，
即 np.asarray(tang_array,dtype = np.float32)
输入 得到所指定类型的数组 array([1., 2., 3., 4., 5.]，dtype = float32)
三、使用 astype
输入 tang_array.astype(np.float32)
得到所指定类型的数组 array([1., 2., 3., 4., 5.]，dtype = float32)
输入原数组 tang_array 得到它本身 array([1, 2, 3, 4, 5])
总结：
以上两种方法，可以将原数组 tang_array 转换成一个指定类型的型数组，且不会改变原数组类型，而是生成指定类型的新数组，若要使用需要先将新数组赋值为
