#データ型と型変換
#Pythonのlist と Numpy array は異なる点がある。
#それは、Numpy array は 配列内に同じデータ型した入れられないことである。
data = np. array([1, "2", 3, 4, 5])
data
#上記の dtype='<U21')は、Unicode の文字を表している。
#つまり、ひとつ文字があるだけで、全体が文字型として認識されてしまう。
#整数で統一したい場合は、dtype を指定する。
data = np. array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int64)
data
data.dtype #下記はdtype の確認
#型がint64になっていることがわかる。
#また、下記のように、dataのタイプ指定をnp.int64 に指定することも可能
data_int = data.astype(np.int64)
data_int
data_int.dtype #data型がint64になっているか確認する
np.iinfo(np.int8) #8bit がどれだけ表示できるか？ メモリの節約につながるエラー防止。
#よって今回の１から５までは、int64 ではなく、int8 で十分。
メモリの消費量を減らすことで、エラー防止になる。