arr = np.random.randint(0,10,size = 5,dtype = 'int16') # 输出:array([6, 6, 6, 6, 3], dtype=int16) #使⽤astype进⾏转换 arr.astype('float32') # 输出:array([1., 4., 0., 6., 6.], dtype=float32) nd.astype(dtype = np.int8) nd.astype(dtype = np.float16) nd ...
解决方法: 不要使用 float16 类型定义 numpy 数组。本来想降低内存使用量,但发现代价大得过分了,我调试的时候还郁闷了好久,想不通一个 dot 运算能出什么问题…… 即,改为: X = np.zeros(2000, 24000), dtype=np.float32) Y = np.zeros(2000, 24000), dtype=np.float32) Z = X.dot(Y.T) 为什么...
import numpy as np arr_float=np.array([1.5,2.7,3.9])#将浮点数数组转换为整数数组 arr_int=arr_float.astype(np.int64)print(arr_int)#输出:[1 2 3]#使用round()函数四舍五入 arr_round=np.round(arr_float).astype(np.int64)print(arr_round)#输出:[2 3 4]了解和正确选择适当的数据类型是...
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。数据类型对象 (dtype)数据类型对象(numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象) 数据的大小(例如, 整数使用...
>>>arr=np.array([1.23,2.56,3.89])>>>arrarray([1.23, 2.56, 3.89])>>>arr.dtypedtype('float64')# 浮点数转为整数，小数被截断删除>>>int_arr=arr.astype(np.int32)>>>int_arrarray([1, 2, 3])>>>int_arr.dtypedtype('int32')示例-数字字符串转数字数组 # 元素都为数字字符串>...
import numpy as np arr0 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]], dtype=np.int8) arr0 代码块 预览 复制 复制成功!Out: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=int8) 代码块 预览 复制 复制成功!在创建数组对象的时候,通过给 dtype 赋值,显式地定义一个 float16 类型的数组 ...
范围为0至2641 float16 半精度浮点数(16位):其中用1位表示正负号,5位表示指数,10位表示尾数 float32 单精度浮点数(32位):其中用1位表示正负号,8位表示指数,23位表示尾数 float64或float 双精度浮点数(64位):其中用1位表示正负号,11位表示指数,52位表示尾数 complex64 复数,分别用两个32位浮点数表示...
由上可知:使用array函数创建的数组都是ndarray对象 【示例2】array函数中dtype的使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a=np.array([4,5,6],dtype=float)b=np.array([4,5,6],dtype=complex)print(a,type(a))print(b,type(b)) ...
array([1, 2, 3, 4], dtype=int16) # 把字节顺序改为“大端法”后,内存的数据位置没有变,但读取方式发生了改变 >>> a.dtype = '>i2' >>> a array([ 256, 512, 768, 1024], dtype=int16) 上述例子中,小端法的 1 在 int16 的储存方式为 00000001 00000000 ,而大端法的 1 在 int16 的储...
(np.float64) >>> float_a.dtype dtype('float64') # 字符串转浮点 >>> numeric_string = np.array(['1.23', '-1.20', '33'], dtype=np.string_) >>> numeric_string array([b'1.23', b'-1.20', b'33'], dtype='|S5') >>> numeric_string.astype(float) array([ 1.23, -1.2 , 33...