import numpy as np # 创建一个numpy.float64类型的数组 arr_float = np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype=np.float64) # 使用astype方法转换为int类型 arr_int = arr_float.astype(int) print(arr_int) 方法2:使用int函数 int函数也可以直接将numpy.float64类型的值转换为int类型,但这种方法适用于单个值...
import numpy as np float_num = np.float64(3.7) rounded_num = np.round(float_num) int_num = rounded_num.astype(int) print(int_num) # 输出: 4 通过这些方法,你可以安全地将numpy.float64类型的数值转换为int类型,并在需要时处理可能出现的精度问题。
int_data = int(float_data) 在上面的示例中,我们首先利用NumPy库的float64类型将int64类型的数据转换为float类型,然后再将float类型的数据转换为int类型。这样做可以避免在转换过程中损失过多的数据。 总之,NumPy库中的int64类型到int类型的转换方法使得我们在处理大数据时能够更加灵活地进行数据类型转换。通过深入了解...
“ABAQUS 接口仅支持 INT、FLOAT 和 DOUBLE(如果标准 long 为 64 位,则使用类型代码为 int 的多数组)” 我不需要 ABAQUS 的帮助。如果我在 python 中将数据类型转换为“int”,就足够了。我以为我可以简单地使用 int() 函数来转换数据类型。这没有用。任何建议将不胜感激。谢谢你们。 原文由 Srikanth 发布,翻...
a.astype(int).dtype #将 a 的数值类型从 float64 转换为 int,并查看 dtype 类型 1. 2. NumPy 数组生成 python内建对象中,数组的三种形式:python 标准类针对数组的处理局限于 1 维,并仅提供少量的功能。 列表:[1, 2, 3] 元组:(1, 2, 3, 4, 5)元组与列表相似,不同之处在于元组的元素不能修改。
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:...
float型和int型转换 很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组,默认的dtype是float64。 但是有些场合我们希望有些数据列作为整数。如果直接改dtype='int'的话,就会出错!原因如上,数组长度翻倍了!!! 下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数,但实际上是却是浮点数(float64) ...
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])) # int() argument must be a string, a bytes-like object or a ...
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.core._exceptions._UFuncOutputCastingError: Cannot cast ufunc 'add' output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind' 在操作不同类型的数组时,结果数组的类型对应于更一般或更精确的类型(这种行为称为向上转型)。 >>> a = np.ones(3, dtype=np.int32) >>> ...