看起来 float 已转换为 int,并且模 255(将其读取为 unsigned int8)已完成。is first convereted to int. and the it is cut using modulo(%). In [98]: b Out[98]: array([-1., 0., 1.]) In [99]: b.astype(np.uint8) Out[99]: array([255, 0, 1], dtype=uint8) ...
示例1:将整型数组转换为浮点型数组 importnumpyasnp# 创建一个包含整数的NumPy数组int_array=np.array([1,2,3,4])# 将整数数组转换为浮点数数组float_array=int_array.astype(float)print(float_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出结果: [1. 2. 3. 4.] 1. 示例2:将布尔型数组转换为...
同样的,'1.24.3'的numpy 里面np.int改成 np.int16也有精度损失,改为 np.int64 或者int是可以的! 文心给出的解释: np.float16、np.float32 和 np.float64 是 NumPy 库中用于表示浮点数的数据类型,它们之间的主要差别在于精度和存储大小。 精度: np.float16: 称为半精度浮点数,通常有 5 到 6 位十进制...
np.sum(a)+1 是一个标量操作,将1转换为dtype int_的NumPy标量(int32或int64,具体取决于C long的大小),然后根据dtypes float32和int32 / int64执行提升,但是 a+1 涉及一个数组,因此为了促销的目的,将1的dtype视为int8. 由于float32无法保存dtype int32(或int64)的所有值,因此NumPy会在第一次促销时升级到...
你转换为unsigned int 8，其中-1对应于255，-2对应于254等。如果你想得到-1，-2，你必须使用np.int...
你转换为unsigned int 8，其中-1对应于255，-2对应于254等。如果你想得到-1，-2，你必须使用np.int...
8. 9. 10. 代码解析 在上述代码中,我们首先导入了Numpy库,并创建了一个浮点数数组float_array。接着,使用astype(int)将该数组转换为整数类型,并将结果存储在int_array中。最后,打印出原始数组和转换后的数组。 注意事项 在进行转换时,可能会出现数据精度损失的问题。此时,Numpy库会截断小数部分,而不进行四舍五...
在实践中，我发现在 1.20 版本之前的 numpy 环境中，np.float、np.float32 和 np.float16 等同样可以使用。对于 numpy 1.24.3，我将 np.int 改为 np.int16，np.bool 改为 bool 类型，以避免问题。在 2024 年 4 月 18 日的更新中，我意识到在试验 np.float32 或 np.float16 类型时，...
为什么要删除这些操作呢?我自己觉得是因为np.float这种类型太容易误用了。大家都以为np.float是一个Numpy的数据类型,是np.float32的alias,但实际它是内置类型,是int类型的alias。 就像下面这个例子: >>>foo=np.array([10],dtype=np.int32)>>>bar=np.int(foo)>>>type(bar)<class'int'>>>baz=np.int32(...
int32 整数,32 位整数(-2147483648 ~ 2147483647) i4 int64 整数,64 位整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807) i8 uint8 无符号整数,0 至 255 u1 uint16 无符号整数,0 至 65535 u2 uint32 无符号整数,0 至 2 ** 32 - 1 u4 uint64 无符号整数,0 至 2 ** 64 - 1 u8 float16 半精度浮...