【Python】NumPyのdtypeを変更、指定する方法

NumPyの基本的な要素であるdtype属性について紹介します。

NumPyのdtypeとは

dtypeは、NumPyの配列 (ndarray)がどのような形式でメモリに格納されるのかを表しています。

dtypeを使って、メモリの使用量や、演算速度をコントロールします。

dtypeの一覧

dtypeには以下の種類があります。

dtypeを参照する方法

以下方法で、NumPyの配列であるndarrayのdtypeを確認することができます。

ndarray.dtype

これだけでndarrayのdtypeは確認できます。ひょう

実際のコードで表すと以下の通りです。

import numpy as np

ndarray = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # ndarrayを作成
dtype = ndarray.dtype # ndarrayのdtypeを取得
print(dtype) # dtypeを出力

実行結果

int64

上記結果から、今回作成したndarrayのdtypeは、int型の64byteであることがわかります。

であることがわかります。

dtypeを変更(キャスト)する方法

dtypeについてわかったところで、続いてdtypeを変更(キャスト)する方法を紹介します！

dtypeを変更するには、ndarrayのメソッド astype()を使用します

astype()の使い方は以下の通りです。

引数には、変換したいデータ型を指定します。

つまり、int型に変更したい場合は、intを引数に指定します！

ndarray.astype(変更したいデータ型)

続いて、サンプルコードを紹介します。

import numpy as np

i_ndarray = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # int型のndarrayを作成
print(f"変換前のdtype: {i_ndarray.dtype}")

f_ndarray = i_ndarray.astype(float) # astype関数でdtypeを floatに変換
print(f"変換後のdtype: {f_ndarray.dtype}")

dtypeを指定する方法

ndarrayを作成するときに、dtypeを指定することもできます。

実際のコードで紹介します。

import numpy as np

ndarray = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # デフォルトのdtypeでndarrayを作成
print(ndarray.dtype)

u_ndarray = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], 'uint8') # uint8でndarrayを作成
print(u_ndarray.dtype)

実行結果

int64
uint8

dtypeをuint8に指定してndarrayを作成できています！

まとめ

データ分析する際は、データの量が膨大になるため、

ひとつひとつのデータのメモリの使用量を減らす必要があります。

そのときに、役立つのがdtype を最小にすることです。

簡単にメモリ節約になるので、ぜひ覚えて活用していきましょう！