关于numpy强制类型转换的问题

import numpy as np
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])   
A[0]=3.2
print(A)
# [3 2 3 4 5 6 7 8 9]

A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
B = np.array([2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(A/B)
# [0.5    0.66666667    0.75    0.8     0.83333333       0.85714286   0.875      0.88888889    0.9 ]

A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])  
A.dtype = 'float'   # 不能为dtype赋予类型，数据会出错
A.astype('float')  # 正确做法

In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])

In [12]: arr
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])

// 该命令查看数据类型
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('int64')

In [14]: float_arr = arr.astype(np.float64)

// 该命令查看数据类型
In [15]: float_arr.dtype
Out[15]: dtype('float64')

// 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断
In [7]: arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])

In [8]: arr2
Out[8]: array([ 1.1   ,  2.2   ,  3.3   ,  4.4   ,  5.3221])

// 查看当前数据类型
In [9]: arr2.dtype
Out[9]: dtype('float64')

// 转换数据类型  float -> int
In [10]: arr2.astype(np.int32)
Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)

In [5]: numeric_strings
Out[5]: array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')

// 此处写的是float 而不是np.float64, Numpy很聪明，会将python类型映射到等价的dtype上
In [6]: numeric_strings.astype(float)
Out[6]: array([ 1.2, 2.3, 3.2141])