Natuurlijk! Hier is een voorbeeld van een aangepaste NumPy-functie die de datatypes van je arrays converteert, met aandacht voor precisieverlies en gegevensintegriteit: ```python import numpy as np def converteer_dtype(array, doel_dtype): """ Converteert de dtype van een NumPy-array naar het opgegeven doel_dtype. Parameters: array (np.ndarray): De originele array met float-gegevens. doel_dtype (dtype): Het gewenste doeldatatype (bijvoorbeeld np.int32, np.float64). Returns: np.ndarray: Een nieuwe array met het doel_dtype. """ oorspronkelijke_dtype = array.dtype print(f"Oorspronkelijk dtype: {oorspronkelijke_dtype}") print(f"Doel dtype: {doel_dtype}") # Check of conversie van float naar integer plaatsvindt if np.issubdtype(oorspronkelijke_dtype, np.floating) and np.issubdtype(doel_dtype, np.integer): # Waarschuwing over precisieverlies en afronding print("Waarschuwing: conversie van float naar integer kan precisieverlies en gegevensverlies veroorzaken.") # Optioneel: afronden voordat conversie geconverteerde_array = np.round(array).astype(doel_dtype) else: # Gewone conversie geconverteerde_array = array.astype(doel_dtype) # Controleer op mogelijke gegevensverlies if np.any(geconverteerde_array != array): print("Let op: Sommige gegevens zijn mogelijk verloren gegaan of gewijzigd tijdens de conversie.") return geconverteerde_array ``` **Gebruik voorbeeld:** ```python # Originele array met floats float_array = np.array([1.5, 2.3, 3.7, 4.0]) # Converteer naar int32, met afronding nieuw_array = converteer_dtype(float_array, np.int32) print(nieuw_array) ``` **Overwegingen:** - Bij conversie van float naar integer wordt afgerond om gegevensverlies te minimaliseren. - Controleer altijd of de conversie geschikt is voor je gegevens en of je de afronding of andere methoden wilt aanpassen. - Bij conversie van hogere naar lagere precisie kan informatie verloren gaan; wees daar bewust van tijdens het ontwerp van je functie.

Zeker, ik help je bij het ontwerpen van een aangepaste NumPy-functie voor datatypeconversie. Hier is een complete implementatie met aandacht voor precisiebehoud en data-integriteit: ```python import numpy as np def veilige_datatype_conversie(array, doel_datatype, afkap_gedrag='waarschuwen'): """ Converteert een NumPy array naar een specifiek datatype met aandacht voor precisie en integriteit. Parameters: ----------- array : numpy.ndarray Input array (oorspronkelijk float datatype) doel_datatype : numpy.dtype Gewenste doel-datatype (bijv. np.int32, np.float16, etc.) afkap_gedrag : str 'waarschuwen', 'fouten' of 'stil' gedrag bij precisieverlies Returns: -------- numpy.ndarray Geconverteerde array """ # Controleer input if not isinstance(array, np.ndarray): raise TypeError("Input moet een NumPy array zijn") # Origineel en doel datatype origineel_datatype = array.dtype print(f"Origineel datatype: {origineel_datatype}") print(f"Doel datatype: {doel_datatype}") # Precisie controle voor float naar integer conversies if np.issubdtype(doel_datatype, np.integer) and np.issubdtype(origineel_datatype, np.floating): # Controleer op fractionele delen fractionele_delen = array - np.floor(array) heeft_fractionen = np.any(fractionele_delen != 0) if heeft_fractionen: waarschuwing = "WAARSCHUWING: Float naar integer conversie verliest fractionele precisie!" if afkap_gedrag == 'waarschuwen': print(f"⚠️ {waarschuwing}") print(f" Voorbeeld verlies: {array.flat[0]} → {np.floor(array).flat[0]}") elif afkap_gedrag == 'fouten': raise ValueError(f"{waarschuwing} Gebruik afkap_gedrag='waarschuwen' om door te gaan.") # Bereik controle voor precisieverlies if np.issubdtype(doel_datatype, np.floating) and np.issubdtype(origineel_datatype, np.floating): # Vergelijk precisie tussen float types precisie_verlies = (np.finfo(origineel_datatype).precision > np.finfo(doel_datatype).precision) if precisie_verlies: print(f"ℹ️ Precisieverlies: {origineel_datatype} → {doel_datatype}") # Voer conversie uit try: geconverteerde_array = array.astype(doel_datatype, copy=True) # Validatie if np.any(np.isnan(geconverteerde_array)) and not np.any(np.isnan(array)): print("⚠️ Mogelijke overflow gedetecteerd tijdens conversie") return geconverteerde_array except OverflowError as e: print(f"❌ Overflow fout: {e}") raise except TypeError as e: print(f"❌ Type fout: {e}") raise # Gebruiksvoorbeelden: if __name__ == "__main__": # Voorbeeld array met floats originele_array = np.array([1.5, 2.7, 3.1, 4.9, 5.0], dtype=np.float64) print("Originele array:", originele_array) # Conversie naar integer met waarschuwingen print("\n1. Float naar integer conversie:") integer_array = veilige_datatype_conversie(originele_array, np.int32, afkap_gedrag='waarschuwen') print("Resultaat:", integer_array) # Conversie naar kleiner float type print("\n2. Float64 naar float16 conversie:") float16_array = veilige_datatype_conversie(originele_array, np.float16, afkap_gedrag='waarschuwen') print("Resultaat:", float16_array) # Conversie naar groter float type (veilig) print("\n3. Float64 naar float128 conversie:") float128_array = veilige_datatype_conversie(originele_array, np.float128, afkap_gedrag='waarschuwen') print("Resultaat:", float128_array) ``` **Belangrijke overwegingen voor datatypeconversie:** 1. **Precisieverlies bij float → integer**: Fractionele delen worden afgekapt 2. **Bereikbeperkingen**: Kleinere datatypes kunnen overflow veroorzaken 3. **Geheugengebruik**: Kleinere datatypes besparen geheugen maar verliezen precisie 4. **Performance**: Integer operaties zijn vaak sneller dan float operaties **Aanbevolen datatype hiërarchie voor precisie:** - Integers: int8 → int16 → int32 → int64 - Floats: float16 → float32 → float64 → float128 De functie biedt flexibiliteit met het `afkap_gedrag` parameter om verschillende niveaus van striktheid te hanteren tijdens conversies.