在NumPy中,有时我们需要将布尔类型(bool)的数据转换为整数类型(int),以便更好地处理数据和进行计算。 bool类型和int类型的转换 在Python中,bool类型是布尔值,只能取True或False两个值。而int类型是整数值,可以表示整数。有时候我们需要将bool类型的数据转换为int类型,这样可以方便我们进行一些数值计算或数据处理操作。
在这个例子中,我们使用numpy库的array函数创建了一个布尔值数组bool_array。然后,我们使用where函数根据bool_array的值,将True转换为1,将False转换为0,得到整数数组int_array。最后,打印int_array的结果。 总结 在NumPy中,我们可以使用astype函数或where函数将布尔值转换为整数。astype函数将布尔值数组转换为整数数组,而...
使用astype方法将bool数组转换为int类型: 使用astype方法将布尔数组转换为整数数组。在NumPy中,布尔值True会被转换为整数1,布尔值False会被转换为整数0。 python int_array = bool_array.astype(int) 打印转换后的int类型数组以验证结果: 最后,打印转换后的整数数组以验证结果。 python print(int_array) 完整的...
Machine learning, and artificial intelligence for the last 5 years. During this time I got expertise in various Python libraries also like Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, etc… for various clients in the United States, Canada,...
importnumpyasnp a=[ [1,2,1],[2,3,5]]b=[[0,0,0], [2,3,5]]c=np.array(a).astype(bool).astype(int)d=np.array(b).astype(bool).astype(int)print(c)print(d) 看一下,是这样的吧! 那么astype(float)呢?是什么意思?不用我说你也知道了吧,那不明白看下面代码!
Since NumPy 1.20.0, np.bool is deprecated (together with np.int and np.float). We'd like to keep np.bool though, because it's a better name than np.bool_ and is unambiguous. There was a long email thread on this topic: https://mail.python.org/archives/list/numpy-discussion@python...
首先,需要安装NumPy库。可以使用以下命令在Python环境中安装NumPy: 首先,需要安装NumPy库。可以使用以下命令在Python环境中安装NumPy: 导入NumPy库,并创建一个布尔类型的矩阵。可以使用以下代码示例: 导入NumPy库,并创建一个布尔类型的矩阵。可以使用以下代码示例: ...
print('') importnumpy b= numpy.full((3,4),-5) print(z) a= ~z print(a) tensor([[-5, -5, -5, -5], [-5, -5, -5, -5], [-5, -5, -5, -5]]) tensor([[4, 4, 4, 4], [4, 4, 4, 4], [4, 4, 4, 4]]) ...
According to NumPy: import numpy as np y = np.ma.MaskedArray(1, mask=True) bool(y == y) # False Yet: x = np.ma.MaskedArray([1], mask=True) bool(x == x) # True bool(np.ma.all(x==x)) # False bool(np.all([])) # True Let me try to interpret this: bool(y == y...
import numpy as np contents={"name": ['Bob', 'LiSa', 'Mary', 'Alan'], "ID": [ 1, 2, ' ', None], # 输出 NaN "age": [np.nan, 28, 38 , '' ], # 输出 "age02": [14, 26, 24 , 6], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01...