importnumpyasnp# 创建两个 numpy 数组array1=np.array([10,20,30,40,50])array2=np.array([3,4,5,6,7])# 使用 np.floor_divide 函数result_array=np.floor_divide(array1,array2)# 转换为整数数组int_array=result_array.astype(int)print(
# 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: [-...
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...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
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...
arr1=np.array([1,2,3],dtype=int)arr2=np.array([4.5,5.5,6.5],dtype=float)result=np.concatenate((arr1,arr2),dtype=float)print("numpyarray.com - 使用dtype参数的结果:",result) Python Copy Output: 在这个例子中,我们将整数数组和浮点数数组连接,并指定输出为浮点类型。
延伸三:array中数据的替换 ndarray.itemset: 把 ndarray 中的某個值(純量)改掉,使用範例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> x = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]], np.int32) >>> x array([[[ 1, 2, 3], [ 4,...
array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00, 3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03]) 8、zeroes np.zeroes会创建一个全部为0的数组。 shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])np...
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 ...
Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0],[0, 0, 0]]) np.zeros(5)---array([0., 0., 0., 0., 0.]) 9、ones np.ones函数创建一个全部为1的数组。 numpy...