如果再次改变数组的类型,由float16变为float64,会发现数组的长度也会由(16,)变为(4,) 同理,如果数组的类型是int,也会有这样类似的变化 dtype = 'int32' 时对应的的数组长度为 (8,) 若改为 a.dtype = 'int16',则数组长度会再次翻倍,变为(16,) 若改为 a.dtype = 'int8',则数组成都会再次翻倍,...
int32 整数,范围为231至231 1 int64 整数,范围为263至263 1 uint8 无符号整数,范围为0至255 uint16 无符号整数,范围为0至65 535 uint32 无符号整数,范围为0至2321 uint64 无符号整数,范围为0至2641 float16 半精度浮点数(16位):其中用1位表示正负号,5位表示指数,10位表示尾数...
类型:numpy.float32是 NumPy 中的一个数据类型常量,用于声明数组或变量的数据类型。 应用场景: 图形渲染和游戏开发,其中对内存和速度的要求往往超过对极高精度的需求。 深度学习和机器学习模型的训练与推理,特别是在使用GPU加速时。 科学计算中,当数据的精度要求不是特别高,但希望节省内存和提高计算效率时。
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:"...
bool 用一位存储的布尔类型(值为TRUE或FALSE) inti 由所在平台决定其精度的整数(一般为int32或int64) int8 整数,范围为128至127 int16 整数,范围为32 768至32 767 int32 整数,范围为231至231 1 int64 整数,范围为263至263 1 uint8 无符号整数,范围为0至255 uint16 无符号整数,...
anchors = anchors.reshape((K * A,4)).astype(np.float32, copy=False) length = np.int32(anchors.shape[0])returnanchors, length AI代码助手复制代码 示例6:draw_heatmap importnumpyasnpfromnumpyimportfloat32defdraw_heatmap(img, heatmap, alpha=0.5):"""Draw a heatmap overlay over an image....
complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分) 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) 数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用,这依赖...
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...
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, 整数使用多少个字...
其中int类型一共分为int8,int32,int64和int128,其中每一种又分为带符号的和不带符号的。例如int8就是带符号的8位二进制表示的int,而uint8则是不带符号位的。浮点数没有无符号浮点数,一共分为float16,float32,float64和flaot128。 复数也有三种,分别是complex64,complex128和complex256。除此之外还有string_...