将numpy数组元素从string转换为int可以使用numpy的astype()函数。astype()函数可以将数组的数据类型转换为指定的数据类型。 具体步骤如下: 导入numpy库:import numpy as np 创建一个包含string类型元素的numpy数组:arr = np.array(['1', '2', '3', '4']) 使用astype()函数
以下是一个关系图,展示了数据类型转换的基本流程: STRING_ARRAYstringvalueINT_ARRAYintegervalueconvert_to 该图显示了字符串数组(STRING_ARRAY)可以通过转换关系(convert_to)生成整数数组(INT_ARRAY)。这种关系常见于数据预处理阶段。 结论 使用NumPy 将字符串转换为整数是一项简单而重要的技能,可以帮助我们在数据分析...
import numpy as np # 创建示例数组 arr = np.array(['1', '2', '3', '4', '5', 'hello', 'world']) # 分离字符串数据 str_arr = arr[np.char.isdigit(arr)==False] # 转换为整数 int_arr = str_arr.astype(int) print("原始数组:", arr) print("分离后的字符串数据:", str...
importnumpyasnp# 创建一个包含float类型元素的NumPy数组arr=np.array([1.1,2.5,3.9,4.2,5.6])# 使用floor方法将数组中的元素向下取整为int型arr_floor=np.floor(arr).astype(int)# 使用ceil方法将数组中的元素向上取整为int型arr_ceil=np.ceil(arr).astype(int)# 打印向下取整后的数组print(arr_floor)# 打...
b = np.array([1,2,3,4], dtype=int) print(b) forx, yinnp.nditer([a, b]): print(x, y) [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]] [1 2 3 4] 0 1 5 2 10 3 15 4 20 1 25 2 30 3 35 4 40 1 45 2 ...
fields=['field1','field2']arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc,fields,null_value=-9999) 类型转换 创建数组的 dtype 取决于输入表的字段类型或要素类。 字段类型NumPy dtype Single numpy.float32 Double numpy.float64 SmallInteger numpy.int32
使用numpy中的astype()方法可以实现,示例如下: x Out[20]: array([[5.,4.], [4.,4.33333333], [3.66666667,4.5]]) 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...
array([1, 2, 3, 4], dtype=int) print(b) for x, y in np.nditer([a, b]): print(x, y) [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]] [1 2 3 4] 0 1 5 2 10 3 15 4 20 1 25 2 30 3 35 4 40 1 45 2 50 3 55 4 二.数组形状修改函数 1.ndarray.reshape ...
解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 7、np.astype() np.astype(): 转换数组的数据类型 vec_1 = np.array(['1','2','3']) vec_2 = vec_1.astype('float') print("转换前的类型:",vec_1.dtype) print(vec_1) print("转换后的类型:",vec_2.dtype) print(vec_2) """ 运...
dtype('int32')>>>a[1,2]6>>>a[:,1:3] array([[1,2], [5,6], [9,10]])>>>a.ndim2>>>a.shape (3,4)>>>a.strides (16,4) 注:np.array并不是类,而是用于创建np.ndarray对象的其中一个函数,numpy中多维数组的类为np.ndarray。