Numpy數據類型：dtype與astype全解析

Numpy數組的同構性使其高效處理數據，數據類型（dtype）是關鍵，決定元素存儲、內存佔用及運算規則，合理選擇可優化性能、避免浪費。dtype是描述數組類型的對象，可通過`arr.dtype`查看，創建時可顯式指定（如`np.int32`）。常用類型包括int（8/16/32/64位）、uint（無符號整數）、float（32/64位）、bool及object等。 `astype`方法用於類型轉換，返回新數組，原數組不變。例如整數轉浮點數（`arr.astype(np.float64)`）、浮點數轉整數（截斷小數，如`2.9`轉`2`）、布爾與整數互轉（`True`→`1`，非0→`True`）。需注意：轉換爲小類型可能溢出（如`int64`轉`int32`），浮點數轉整數不四捨五入。掌握dtype和astype能靈活處理數據，避免內存浪費與計算錯誤，爲後續分析奠基。