numpy.int32转化成python int 文心快码BaiduComate 为了将 numpy.int32 类型的数据转换为 Python 原生的 int 类型,你可以按照以下步骤进行操作: 确认数据类型: 首先,确保你需要转换的数据确实是 numpy.int32 类型。 使用item() 方法进行转换: 对于numpy 数组中的单个元素,你可以使用 .item() 方法将其转换为 ...
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:"...
a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) #int 64 a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32) print(a.dtype) #int32 a = np.array([2,23,4],dtype=np.float) print(a.dtype) #float64 a = np.array([2,23,4],dtype=np.float32) print(a.dtype) float32 创建特定数...
NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(
默认是int32的数据类型,通过dtype可以更改为int64类型,同理其他的数据类型也是一样。但是如果原类型是浮点型,转成整型,会造成数据精度缺失。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp a=[1.2,2.6,3.0]b=np.array(a)print(b.dtype)#浮点型转成int64 ...
在Numpy中,有多种整数类型可供使用,包括int32和int64等。int32是32位整数类型,可以表示的整数范围为-231到231-1;int64则是64位整数类型,可以表示的整数范围为-263到263-1。选择不同的整数类型取决于所需的数值范围和内存占用。 整数转字符串 在Python中,将整数类型转换为字符串类型可以使用内置的str()函数。然...
np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0],[0, 0, 0]]) np.zeros(5)---array([0., 0., 0., 0., 0.]) 9、ones np.ones函数创建一个全部为1的数组。 numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None) np.ones((3,4))...
intc 与C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) int8 字节(-128 to 127) int16 整数(-32768 to 32767) int32 整数(-2147483648 to 2147483647) int64 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807) uint8 无符号...
"").astype('int32') df.head()1、复现# 只选出3月份的数据用于分析 condition = df["ymd"]....
ndarray.dtype:一个描述数组中元素类型的对象。可以使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外NumPy提供它自己的类型。例如numpy.int32、numpy.int16和numpy.float64。 ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如,元素为float64类型的数组的itemsize为8(=64/8),而complex32类型的数组的itemsize为4(=32/8)。