Есть ли разница между использованием / неиспользованием astype (np.float) для narray?

Question

Я собираюсь импортировать текстовый файл, который содержит только числа, для некоторой практики кодирования.

Заметил, что я могу получить тот же результат с code_1 или code_2:

code_1 = np.array(pd.read_csv('e:/data.txt', sep='\t', header=None)).astype(np.float)

code_2 = np.array(pd.read_csv('e:/data.txt', sep='\t', header=None))

Так что мне интересно, есть ли разница между использованием или не использованием .astype(np.float)? подскажите пожалуйста, есть ли подобный вопрос. спасибо.

Answer 1

DataFrame.astype() метод используется для приведения объекта панды к указанному dtype.Функция astype() также обеспечивает возможность преобразования любого подходящего существующего столбца в категориальный тип.

Функция DataFrame.astype() очень удобна, когда мы хотим записать конкретный тип данных столбца в другой тип данных.

В вашем случае файл загружается как DataFrame.Числа будут загружены как целые числа или числа с плавающей запятой в зависимости от чисел.Метод astype(np.float) конвертирует числа в числа с плавающей точкой.С другой стороны, если числа уже имеют тип с плавающей запятой, то, как вы видели, между ними не будет никакой разницы.