1)astype(dtype):对数组元素进行数据类型的转换 定义一维数组 a = [1,2,3,4]并将其元素转换为float类型 a = np.array([1,2,3,4]) a.dtype Out[6]: dtype(‘int32’) b = a.astype(np.float) b.dtype Out[7]: dtype(‘float64’) a.dtype = np.float a
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。
unit8 转换成 float32 先将图片转化为float32类型,再除以255,得到0-1之间的数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp image=image.astype(np.float32)/255 float32 转换成 uint8 每个数乘以255,再转化为uint8 代码语言:javascript ...
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dtype('float64') 把a变为整数,观察其信息 >>> a.dtype = 'int64' >>> a array([4591476579734816328, 4602876970018897584, 4603803876586077261, 4596827787908854048], dtype=int64) >>> a.shape (4,) 改变dtype,发现数组长度翻倍! >>> a.dtype = 'int32' ...
dtype('int32')>>>a array([1637779016, 1069036447, -1764917584, 1071690807, -679822259,1071906619, -1611419360, 1070282372])>>>a.shape (8,) 二、换一种玩法 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...
创建数组的时候可以通过dtype参数来指定数组的数据类型,比如int8, int16, int32, int64, float16, float32, float64等。 from numpy import * '''创建数组时指定数据类型''' A = array([1,2,3,4,5], dtype=float) print(f"数组A的数据 ==> {A}") print(f"数组A的数据类型 ==> {A.dtype}"...
Out:array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int8) 代码块 预览复制 在创建数组对象的时候,通过给 dtype 赋值,显式地定义一个 float16 类型的数组 arr1=np.array([[1.2,-2.4,3.1],[-4,5.9,-6.7]],dtype=np.float16)arr1 代码块 预览复制
np.zeros((维度,行数,列数),dtype = "指定类型(float32/int32/str)") 创建一个10列元素类型为浮点型的数组,在仅指定一个参数时,创建的表示一行,指定列数,默认为浮点型。 创建一个3行4列元素类型为整数型的数组, 仅指定两个参数时,表示的是行数和列数。 创建一个2维3行4列元素类型为整数型的数组, ...