array(a).astype(bool) d=np.array(b).astype(bool) print(c) print(d) 再看看结果 这下明白了吗?0代表False 非0代表True! 那么.astype(int)是啥意思呢? 那不就是转化为整型数据吗!True和False转化为整型数据是什么样子呢? 不就是0和1嘛! 代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 4.astype astype:转换数组的数据类型。 int32 –> float64 完全ojbk float64 –> int32 会将小数部分截断 string_ –> float64 如果字符串数组表示的全是数字,也可以用astype转化为数值类型 注意其中的float,它是python内置的类型,但是Numpy可以使用。Numpy会...
import numpy as np # create a 1D array array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # convert to different data types floatArray = array.astype(float) complexArray = array.astype(complex) boolArray = array.astype(bool) stringArray = array.astype(str) print("Original Array:", array) p...
我们可以使用np.array()函数并指定dtype参数来创建具有指定数据类型的数组。 importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5], dtype='float64') print(arr) print(arr.dtype) 输出: [1.2.3.4.5.] float64 转换数组的数据类型 我们可以使用astype()方法转换现有数组的数据类型。 importnumpyasnp arr = np...
可以将一个数组的dtype转换为另一个数组的dtype。例如，int_array.astype，这里calibers是另一个数组对象，其dtype将被用于转换int_array的dtype。重点内容： astype函数是Numpy中用于转换数组dtype的主要方法。 转换过程中，特别是浮点数到整数的转换，要注意小数部分的截断行为。 字符串数组在满足条件时...
array(['1','2','3'])>>>numstr_arrarray(['1', '2', '3'], dtype='<U1')>>>numstr_arr.dtypedtype('<U1')# 转换为数值类型>>>int_arr=numstr_arr.astype(np.int32)>>>int_arrarray([1, 2, 3])>>>int_arr.dtypedtype('int32')# 元素有非数字字符串>>>str_arr=np.array(['...
1.使用astype函数转换dtype 使用“对象.astype()”。 float_arr=arr.astype(np.float64) #如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断。 注意小数点不是四舍五入,而是直接干掉。 #如果某字符串数组表示的全是数字,也可以用astype将其转换为数值形式。 数组的dtype还有另外一个用法。 int_array.astype(caliber...
[3.7, -1.2, -2.6])int_arr1 = arr1.astype(np.int32)# 如果某字符串数组表示的全是数字,可以用astype转换为数值形式,如果转换失败,会引发一个TypeErrornumeric_strings = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype = np.string_)numeric_strings.astype(float) #numpy会自动将python类型映射到等价的...
需要借助中间库 dlpack，三者关系是：cupy.array<–>Dlpack.Tensor<–>torch.Tensor from cupy.core....
arr3=arr2.astype(np.int32)print(arr3) [ 1.1 2.2 3.3 4.4 5.3221] [1 2 3 4 5] 3. 字符串数组转换为数值型 #字符数组转换为数值型numeric_strings = np.array(['1.1','2.3','3.2141'], dtype=np.string_) numeric_strings array([b'1.1', b'2.3', b'3.2141'], ...