创建一个布尔数组。 使用.astype(int)方法进行转换。 示例代码 以下是将布尔值转换为整数的示例代码: importnumpyasnp# 创建一个布尔数组arr=np.array([True,False,True,False,True])print("布尔数组:",arr)# 将布尔数组转换为整数int_array=arr.astype(int)print("整数数组:",int_array)# 输出: [1 0 1...
在NumPy中,可以使用astype()函数将bool类型的数据转换为int类型。这个函数的作用就是改变数组的数据类型。 代码示例 下面是一个简单的示例,演示了如何使用NumPy将bool类型的数组转换为int类型的数组: importnumpyasnp# 创建一个bool类型的数组bool_array=np.array([True,False,True,False])print("原始数组:",bool_...
NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型,下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型,为了区别于 Python 原生的数据类型,bool、int、float、complex、str 等类型名称末尾都加了 _。 print(numpy.dtype) 所显示的都是 NumPy 中的数据类型,而非 Python原生数据类型。 类型名称 描述 bool_ 布尔类型 unicode_ /...
关于numpy的astype(bool)和astype(int)等等 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np a=[[1,2,1],[2,3,5]] b=[[0,0,0],[2,3,5]] c=np.array(a) d=np.array(b) print(c) print(d) 就是简单的把list列表转化为数组 然后看看加了.astype(bool)是什么意思?
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...
所有这些类型都是 dtype 对象的实例。常用的有5种基本类型,分别是bool,int,uint,float和complex。 类型后面带的数字表示的是该类型所占的字节数。 上面表格中有一些 Platform-defined的数据类型,这些类型是跟平台相关的,在使用的时候要特别注意。 这些dtype类型可以在创建数组的时候手动指定: ...
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。 我们可以看到, Numpy 中关于数值的类型比 Python 内置的多得多,那为什么Numpy的数组中有这么多的数据类型呢?因为Numpy本身是基于C语言编写的,C语言中本身就是有很多数据类型,所以直接引用过来了。
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) intc 与C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) int8 字节(-128 to 127) int16 整数(-32768 to 32767...
注:dtype类型的缩写形式,如np.int32、np.float64、np.bool等,另外类型也可以使用np.dtype('i2')表示 arr=np.arange(0,10,dtype=np.int32) print(arr) arr2=np.arange(0,10,dtype=np.dtype('i4')) print(arr2) 其中日期类型可以指定不同的单位,包括年、月、日、小时、分钟、秒等 ...
[True,False,True]], dtype=bool) 不同大小的数组之间的运算叫做广播(broadcasting)。 基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题,因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看,它们跟Python列表的功能差不多: In [60]: arr = np.arange(10) ...