导入numpy库:import numpy as np 创建一个int类型的Numpy数组:arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32) 使用astype()函数将int类型的Numpy数组转换为string类型:str_arr = arr.astype(str) 打印转换后的string类型的Numpy数组:print(str_arr) 完整代码示例: 代码语言:txt 复制 import numpy...
但是后面的一个元素是字符'a',无法将其转为int,因此就会报上述error;arr2中,第一个遇到的元素是2.0,为float,所以后面的元素都会被转为float,因此输出为array([ 2., 3., nan]),其中都变成了float,要注意的是,由于np.nan本身就是一个浮点数,因此这里可以正确的转换,转换之后还是np...
我试图将numpy.int32类型转换为本机int类型,但没有解决问题 string = string.replace("<T>", str(time_vect[i].item())) 我在网上找不到任何线索,所以如果我能得到一些支持,我将不胜感激:)
Numpy支持24个基本类型的数据,具体情况可查阅https://numpy.org/devdocs/reference/c-api/dtype.html。它包括布尔型(bool), 整形(int32),浮点型等等(float32)。可以通过三种方式来指定: import Numpy as np # 通过类似int32这种方式来指定 darrary = np.array(np.arange(4), dtype='int32') print(darrary...
将numpy数组元素从string转换为int可以使用numpy的astype()函数。astype()函数可以将数组的数据类型转换为指定的数据类型。 具体步骤如下: 1. 导入numpy库:`i...
int_arr1 = arr1.astype(np.int8) int_arr1 代码块 预览 复制 复制成功!array([[ 1, -2, 3], [-4, 5, -6]], dtype=int8) 代码块 预览 复制 复制成功!对于字符串类型的数组,在某些情况是可以与浮点数进行转换的,例如: string_arr4 = np.array([['1.2', '2.8'], ['4.3', '5.7'...
int：整数类型，如int8、int16、int32、int64。uint：无符号整数类型，如uint8、uint16、uint32、uint64。float：浮点数类型，如float16、float32、float64。complex：复数类型，如complex64、complex128。bool：布尔类型，值为True或False。object：Python对象类型。string：字符串类型。示例：import numpy as np #...
from io import StringIO import numpy as np StringIO会生成一个String对象,可以作为genfromtxt的输入。 我们先定义一个包含不同类型的StringIO: s = StringIO(u"1,1.3,abcde") 这个StringIO包含一个int,一个float和一个str。并且分割符是 ,。 我们看下genfromtxt最简单的使用: In [65]: data = np.ge...
一个字符的string对象 对于每个内置的数据类型来说都有一个和它对应的字符编码,我们也可以使用这些字符编码来进行转换: In [134]: np.dtype('b')# byte, native byte orderOut[134]: dtype('int8') In [135]: np.dtype('>H')# big-endian unsigned shortOut[135]: dtype('>u2') ...
If `object` is a numpy object, its docstring is given. If it is a string, available modules are searched for matching objects. If None, information about `info` itself is returned. maxwidth : int, optional Printing width. 还记得我们在vscode的文章中说过lint要求强制编写docstring吗,这就是...