在NumPy中,将numpy.ndarray转换为整数类型(int)可以通过多种方法实现。 以下是几种常用的方法: 使用astype()方法: astype()是NumPy中用于数据类型转换的常用方法。它可以将数组中的元素转换为指定的数据类型。 python import numpy as np arr = np.array([1.2, 2.7, 3.5, 4.9]) arr_int = arr.astype(int)...
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(int_array)# 输出: [3 5 6 6 7] Python Copy Output...
在NumPy中,astype(int)方法会向下取整。如果需要其他舍入方式,可以使用np.round()函数首先进行舍入,然后再转换为整型。 # 使用np.round()进行舍入后转换为整型rounded_int_array=np.round(float_array).astype(int)print("经过舍入后的数组:",rounded_int_array) 1. 2. 3. 3. 序列图分析 在这一部分,我...
1. 完整代码示例 将以上步骤整合到一起,我们可以得到以下完整示例代码: importnumpyasnp# 导入 NumPy 并简化为 npfloat_array=np.array([1.5,2.3,3.1,4.8])# 创建一个包含浮点数的数组int_array=float_array.astype(int)# 将浮点数组转换为整数数组print(int_array)# 输出转换后的整型数组 1. 2. 3. 4. ...
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']) ...
在Python中,可以使用numpy.frombuffer()函数将字节数组强制转换为int32类型。该函数将字节数组解释为指定数据类型的数组。 以下是完善且全面的答案: 将numpy中的字节数组强制转换为int32的步骤如下: 导入numpy库:import numpy as np 创建一个字节数组:byte_array = b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x0...
x.astype(int)发布于 2019-06-04 16:05 深度学习(Deep Learning) Python 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧关于作者 Lilian 回答0 文章6 关注者0 关注她发私信 ...
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...
如何将浮点类型的numpy数组转换为int类型的numpy数组? 我有以下源代码: npW_x = np.array(my_np_array) npW_round_111 = np.around(npW_x, decimals=0) sum_x_111 = np.sum(npW_round_111, axis=1) np.savetxt("file1.txt", sum_x_111)...