importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组array_float=np.array([1.2,2.5,3.8,4.6])print("原始数组:",array_float)# 使用astype方法将浮点数转换为整数array_int=array_float.astype(int)print("转换后的整数数组:",array_int)# 向下取整array_floor=np.floor(array_float).astype(int)print("向下取整后的数组:"...
为进一步理解NumPy数组与整型转换之间的关系,我们可以使用实体关系图展示它们之间的联系: NUMPY_ARRAYfloatdataintindexINTEGER_ARRAYintdataintindexconverts 这张实体关系图展示了NumPy数组和整型数组之间的关系,强调了转化的过程。 6. 扩展话题 考虑到NumPy的强大,还有一些其他相关的操作是在数据处理时可能会用到的。 6...
There seems to be an error with float-to-integer conversion for values close to numpy.intXX's upper bound. Beyond a certain value, which varies with the type of int, a positive float converted to integer becomes negative. This happens with different float/int types. It doesn't happen ...
() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' # print(int(df.loc[0,"a"])) # cannot convert float NaN to integer # print(int(aa[0])) # int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' # print(int(a[0])...
53. How to convert a float (32 bits) array into an integer (32 bits) in place? 1arr = np.arange(10,dtype =np.float)2arr =arr.astype(np.int32)3print(arr) 运行结果:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 54. How to read the following file? (★★☆) ...
常见的数据类型有整数、浮点数、布尔值等。对于numpy.float64类型的数据,它是表示64位浮点数的数据类型。 在某些情况下,当我们尝试将numpy.float64类型的数据解释为整数时,就会触发numpy.float64 object cannot be interpreted as an integer错误。这通常发生在需要整数类型的运算或操作中。
NaN, NaN, 11],到目前为止,我尝试过使用np.tril_indicies,但它只适用于将df转换回numpy数组,并且只适用于整数赋值convert float NaN to integerdf[il1] = 0TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 所 浏览6提问于2016-11-19得票数 5 回答已采纳 ...
When concatenating empty list with a list of INTEGERS result is an array of FLOATS. Since numpy 1.12 you can not use floats (result of such concatenation) for indexing without additional convertion from float to integer. Following exampl...
operator.index(x) TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer 解决方法: 当前版本的numpy不支持使用浮点数作为步长,需要降低numpy版本。 注: python版本和numpy版本要对应起来,回退python版本
NumPyUserNumPyUserCreate Float ArrayFloat Array CreatedConvert to IntegerInteger Array Created 4. 转换前的准备工作 在转换 NumPy 数组的数据类型之前,有时需要验证数组中的数据,以确保转换的有效性。例如,如果数组中包含非数值元素,则在转换过程中可能会引发错误。可以使用以下方法来检测数组的元素类型: ...