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...
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...
ary=np.array([1,2,3],dtype='int32')print(ary)#str_类型,每个字符32位,4个字节#str缩写大写U,表示unicdoe#为了方便定位,numpy规定每个元素占据的字节数相等ary=np.array(['a','bc','def'])print(ary.dtype)#<U3,小于表示小端存储,U3表示unicode,3个字符print(ary.nbytes)#36字节数 -->3*4(一个...
(random_matrix)# 输出可能类似于:# [[0.24027504 0.61257687]# [0.73129437 0.02457801]]# 生成一个包含5个从0到1之间均匀分布的随机数的数组,并转换为float类型random_float_array=np.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=5).astype(float)print(random_float_array)# 输出可能类似于: [0.75208046 0.42727657...
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...
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(['...
>> arr_np array([0, 1, 2, 3, 4]) >> arr_np.dtype dtype('int32') >> arr_np.itemsize 4 上述arr_np 中保存的元素类型为 32 位整型,一个字节 8 位,因此其 itemsize 为4 个字节。 使用size 属性获取 ndarray 一个包含多少个元素:...
[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...
1.通过numpy的array(参数),参数可以是列表、元组、数组、生成器等 由arr2和arr3看出,对于多维数组来说,如果最里层的数据类型不一致,array()会将其转化为一致 由arr2和arr4看出,对于最里层的数据个数不一致,array()的结果只是一个一维数组。 import numpy as np ...