NumPy docs)，在64位系统上这将是C long。np.intc是int32或int64的默认C int。np.int是内置int函数...
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...
NumPy dtype Numpy Cython type C Cython type identifier np.bool_ None None np.int_ cnp.int_t long np.intc None int np.intp cnp.intp_t ssize_t np.int8 cnp.int8_t signed char np.int16 cnp.int16_t signed short np.int32 cnp.int32_t signed int np.int64 cnp.int64_t signed long ...
默认情况下,生成的整数为np.int类型,但也可以指定为其他整数类型,如np.int32或np.int64。 np.random.randint() 函数用法示例 示例1:生成单个随机整数 import numpy as np # 生成一个介于1和10(不包含10)之间的随机整数 random_int = np.random.randint(1, 10) print(random_int) 示例2:生成指定数量的随机...
，也就是说"int32"或者"int64"理论上都是可以的，这个bug最主要的问题是i和dls_num默认都是"int32...
在NumPy的官方文档中,你会发现np.int已经被弃用,并且建议使用Python内置的int类型或者NumPy的np.int32、np.int64等具体位数的整数类型来代替。 4. 根据报错信息和np.int的正确用法,修改代码 根据你的报错信息和NumPy的推荐做法,你应该将代码中的np.int替换为适当的整数类型。例如,如果你只是需要一个整数,可以直接使...
会提示int()函数不接受NoneType类型的参数，转换无法进行。
int: int8、uint8、int16、int32、int64 float: float16、float32、float64 str: 字符串 list1 = [1,2,3,4,5,6] n = np.array(list1) n # 输出: # array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) type(n) # 输出: # numpy.ndarray # 显示多个结果 ...
可以看到,对np.ndarray数组进行np.int和np.int32的操作,一个得到int类型的变量,另一个得到的是np.ndarray类型的变量。 详细的原因可以参考上面的 issue 链接。 那最早为什么还要引入np.float呢?直接用Python内置的类型不好吗?其实这是在很早的Numpy版本中错误地引入的,那个版本np.float的含义就是np.float64,只不...
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...