以下是关于“numpy判断数值类型、过滤出数值型数据的方法”的完整攻略。
背景
在numpy中，我们可以使用dtype属性来判断数组中元素的类型。同时，我们也可以使用numpy中的isnumeric()函数来过滤出数值型数据。本攻略将介绍如何使用dtype属性和is()函数来判断数组中元素的数据类型，并提供两个示例来演示如何过滤出数值型数据。
判断数据类型
我们可以使用dtype属性来判断数组中元素的数据类型。以下是dtype属性的语法：
numpy.ndarray.dtype
示例
以下是一个示例，演示了如何使用属性来判断数组中元素的数据类型。
示例一：判断数组中元素的数据类型
import numpy as np
# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 判断数组中元素的数据类型
print(arr.dtype)
在面的示例中，我们创建了一个数组arr。然后，我们使用dtype属性来判断数组中元素的数据类型，并将结果打印出来。
过滤数值型数据
我们可以使用isnumeric()函数来过滤出数值型数据。以下是isnumeric()函数的语法：
str.isnumeric()
示例
以下是两个示例，分别演示了如何使用isnumeric()函数来过滤出数值型数据。
示例一：过滤出数值型数据
import numpy as np
# 创建一个字符串数组
arr = np.array(['1', '2', '3', '4', '5', 'a', 'b', 'c'])
# 过滤出数值型数据
arr_numeric = [x for x in arr if x.isnumeric()]
print(arr_numeric)
在上面的示例中，我们创建了一个字符串数组arr。然后，我们使用isnumeric()函数来过滤出数值型数据，并将结果存储在一个新的数组arr_numeric中。最后，我们打印了过滤出的数值型数据。
示例二：过滤出数值型数据
import numpy as np
# 创建一个字符串数组
arr = np.array(['1', '2', '3', '4', '5', 'a', 'b 'c'])
# 过滤出数值型数据
arr_numeric = np.array([x for x in arr if x.isnumeric()], dtype=np.float)
print(arr_numeric)
在上面的示例中，我们创建了一个字符串数组arr。然后，我们使用isnumeric()函数来过滤出数值型数据，并将结果储在一个新的数组arr_numeric中。在这个示例中，我们还使用了dtype属性来指定新数组的数据类型为float。最后，我们打印了过滤出的数值型数据。
结论
综上所述，“numpy判断数值类型、过滤出数值型数据的方法”的攻略介绍了如何使用dtype属性和isnumeric()函数来判断数组中元素的数据类型，并提供了两个示例来演示如何过滤出数值型数据。可以根据需要选择适合的示例操作。