在NumPy 中,有多种方法可以将 numpy.int64 类型转换为 Python 的 int 类型。主要包括使用 .astype(int) 方法、.item() 方法以及 Python 内置的 int() 函数。 2. 执行转换操作 方法一:使用 .astype(int) .astype(int) 方法可以将整个 NumPy 数组中的元素转换为 NumPy 的整数类型(通常是 int64),但在赋值给...
例如,如果我们要将一个表示1000000000000000000的int64类型数据转换为int类型,可以这样操作: import numpy as np #将int64类型的数据转换为float类型 float_data = np.float64(value) / np.float64(1e15) #将float类型的数据转换为int类型 int_data = int(float_data) 在上面的示例中,我们首先利用NumPy库的float...
在数组中,整数的数据类型为“int64”。但是,当我将数组输入所需的函数时出现以下错误: “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() ...
问无法将numpy类型转换为其本机python类型(int64到int)EN请检查下面的代码，我希望将dtype int64转换为其...
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) 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)...
[0, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4], dtype=int64)Exp Valuex < 0 : 00 <= x <1 : 11 <= x <2 : 22 <= x <3 : 33 <=x : 4Compares -0.9 to 0, here x < 0 so Put 0 in resulting array.Compares 0.5 to 0, here 0 <= x <1 so ...
1.numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只 读视图。它通常不连续。如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。该函数接受以下参数: –numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as npa = np.aran...
int32 1. 2. 3. 可以看到在1.21.2的64位计算机中,如果使用numpy的array函数创建array对象,默认的数据类型为”“int64”。 官方函数文档给的解释是: The desired data-type for the array. If not given, then the type will be determined as the minimum type required to hold the objects in the sequenc...
# 数组数据类型,数组中每个元素的数据类型:int64 print("数组数据类型:", arr2.dtype) 3)数组访问和运算 import numpy as np arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 数组元素访问 print("数组元素访问:", arr2[1, 2]) # 访问第2行第3列的元素 ...
这是 Numpy 为了能高效处理处理海量数据而设计的。举个例子,比如现在想要存储上百亿的数字,并且这些数字都不超过254(一个字节内),我们就可以将 dtype 设置为 int8 ,这样就比默认使用 int64 更能节省内存空间了。类型相关的操作如下: ⑴.默认的数据类型:...