NumPy অ্যারে পাইথনের নেটিভ ডেটা টাইপের বাইরেও অনেক ডেটা টাইপ সাপোর্ট করে। অ্যারে তৈরি করার পরও এর ডেটা টাইপ পরিবর্তন করা যায়। এর জন্য দুটি মেথড: `dtype` (চেক) এবং `astype()` (কনভার্ট)।
array.dtype – বর্তমান ডেটা টাইপ জানা
import numpy as np a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255]) print(a) print(a.dtype)
আউটপুট
[ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ] float64
array.astype() – ডেটা টাইপ কনভার্সন
import numpy as np
a = np.array([21.23, 13.1, 52.1, 8, 255])
print("Original:", a, a.dtype)
a_int = a.astype('int32')
print("int32:", a_int, a_int.dtype)
a_str = a.astype('str')
print("str:", a_str, a_str.dtype)
a_cmplx = a.astype('complex64')
print("complex64:", a_cmplx, a_cmplx.dtype)
আউটপুট
Original: [ 21.23 13.1 52.1 8. 255. ] float64 int32: [ 21 13 52 8 255] int32 str: ['21.23' '13.1' '52.1' '8.0' '255.0']`astype()` একটি নতুন অ্যারে রিটার্ন করে, মূল অ্যারে পরিবর্তন হয় না। ডেটা লস হতে পারে (যেমন float → int-এ ডেসিমাল parti কেটে যায়)।
