importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组array_float=np.array([1.2,2.5,3.8,4.6])print("原始数组:",array_float)# 使用astype方法将浮点数转换为整数array_int=array_float.astype(int)print("转换后的整数数组:",array_int)# 向下取整array_floor=np.floor(array_float).astype(int)print("向下取整后的数组:"...
# 创建一个包含负数和小数的浮点数数组mixed_float_array=np.array([-1.2,-3.5,5.6,7.8])# 转换为整数mixed_int_array=mixed_float_array.astype(int)# 打印结果print("Converted Mixed Integer Array:",mixed_int_array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输出将会是: Converted Mixed Integer Array: [-...
x.astype(int) Out[21]: array([[5,4], [4,4], [3,4]]) 参考:http://stackoverflow.com/questions/10873824/how-to-convert-2d-float-numpy-array-to-2d-int-numpy-array
这通常发生在需要整数类型的运算或操作中。解决方法要解决这个问题,我们需要将numpy.float64类型的数据转换为整数类型。下面是几种常见的解决方法:1...在上面的示例中,我们将浮点数3.14转换为整数类型,并将结果打印出来。这样就避免了错误。2...在上面的示例中,我们
arr_int=np.array([1,2,3,4])print("数组的数据类型:",arr_int.dtype)# 创建一个浮点数类型的数组 arr_float=np.array([1.1,2.2,3.3,4.4])print("数组的数据类型:",arr_float.dtype) 输出结果: 代码语言:javascript 复制 数组的数据类型:int64数组的数据类型:float64 ...
for dtype in [np.float32, np.float64]: print(np.finfo(dtype).min) print(np.finfo(dtype).max) print(np.finfo(dtype).eps) 49. How to print all the values of an array? (★★☆) 如何打印数组中所有值 np.set_printoptions(threshold=np.nan) ...
#> array([[ 0., 1., 2.], #> [ 3., 4., 5.], #> [ 6., 7., 8.]]) 输出结果的小数点表示float类型,你也可以通过 astype方法转换成不同的类型。 # 转换成‘int’类型 arr2d_f.astype('int') #> array([[0, 1, 2],
#Use PIL to access image data from PIL import Image img = Image.open('monalisa.jpg') #Create array from image data M = np.array(img) #Display array from image data display(Image.fromarray(M)) 1、缩小图像 def reduce_image_size_by_n(image, n): ...
53. How to convert a float (32 bits) array into an integer (32 bits) in place? 1arr = np.arange(10,dtype =np.float)2arr =arr.astype(np.int32)3print(arr) 运行结果:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 54. How to read the following file? (★★☆) ...
#> array([[ 0., 1., 2.], #> [ 3., 4., 5.], #> [ 6., 7., 8.]]) 输出结果的小数点表示float类型,你也可以通过 astype方法转换成不同的类型。 # 转换成‘int’类型 arr2d_f.astype('int') #> array([[0, 1, 2],