解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 4.astype astype:转换数组的数据类型。 int32 –> float64 完全ojbk float64 –> int32 会将小数部分截断 string_ –> float64 如果字符串数组表示的全是数字,也可以用astype转化为数值类型 注意其中的float,它是python内置的类型
在Python编程中，astype是一个关键函数，用于实现变量数据类型的转换。它接受一个参数，即目标数据类型，例如'a = ***.***'.astype('Float64')'会将变量a转换为浮点64类型，而'b = ***.astype('Int32')'则是将它转换为整数32位类型。Python提供了三个与数据类型相关的内置函数：type()、dtype...
3],'B':[4.0,5.5,6.1],'C':['7','8','9']}df=pd.DataFrame(data)# 打印原始数据类型print("原始数据类型:")print(df.dtypes)# 将列 'A' 从 int 转换为 float, 将列 'C' 从 str 转换为 intdf['A']=df['A'].astype(float)df['C']=df['C'].astype(int)# 打印转换后的数据类型pri...
import numpy as np # 创建一个示例数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float64) # 将数组转换为整数类型 arr_int = arr.astype(np.int32) print("转换后的数组(整数类型):", arr_int) # 将数组转换为浮点数类型 arr_float = arr.astype(np.float32) print("转换后的数组(浮...
image = image.astype(np.float32) 为什么返回值的 dtype 是 float64 而不是 float32 呢? from PIL import Image import numpy as np from numpy import ndarray image = Image.open('bh.jpg') def preprocess(image: Image.Image) -> ndarray: image = image.resize((224, 224)) image = np.array(...
astype是实现2113变量类型转换,例如 astype(type): returns a copy of the array converted to the specified type.a = a.astype(‘Float64’)b = b.astype(‘Int32’) Python中与数据5261类型4102相关函数及属性1653有如下三个:type/dtype/astype
astype(type): returns a copy of the array converted to the specified type.a = a.astype('Float64')b = b.astype('Int32')Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个：type/dtype/astype。type() 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype() 对数据类型进行转换...
x.astype('category') cat_dtype = pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[2, 1], ordered=True) x.astype(cat_dtype) x1 = pd.Series([1, 2]) x2 = x1.astype('int64', copy=False) x2[0] = 10 x1 # note that x1[0] has changed too ...
返回的是数据元素类型,如int、str、float等。 由于list、dict等可以包含不同的数据元素类型,因此不可调用dtype函数,np.array中要求所有元素都属于同一数据类型,因此可以调用dtype函数。 3、astype 改变数据元素类型如:float64 --> int32,会将小数部分截断;string_ --> float64 如果字符串数组表示的全是数字,也...
df['A'] = df['A'].astype(float) 复制代码 或者,我们可以使用pd.to_numeric()函数实现相同的目的: df['A'] = pd.to_numeric(df['A']) 复制代码 同样,如果我们想要将列’B’的数据类型从字符串转换为整数,可以使用astype()方法: df['B'] = df['B'].astype(int) 复制代码 或者,我们可以使用...