在可能的情况下,尽量使用无损转换。例如,将浮点数转换为整数时,可以使用round()函数先四舍五入,然后再进行转换。 import numpy as np arr = np.array([1.2, 2.3, 3.4], dtype=float) rounded_arr = np.round(arr).astype(int) print(rounded_arr) # 输出:[1 2 3] 复制代码 如果您需要保留小数部分,...
与astype(int)方法类似,我们同样可以结合numpy.round()方法来实现四舍五入的效果: # 使用 NumPy 四舍五入并转换为整数integer_array=np.round(decimal_array).astype(int)print(integer_array)# 输出: [2 3 3 5] 1. 2. 3. 4. 在这个示例中,np.round()首先执行四舍五入操作,然后通过astype(int)将结果...
df['ageCnt'+ group] = (df['population'] * \ df['agePct'+ group]).astype(int) df[['population'] \ + ['agePct'+ groupforgroupinage_groups] \ + ['ageCnt'+ groupforgroupinage_groups]].head() 请注意,我们正在使用astype(int)将最终答案四舍五入为整数。这些新创建的列的前五行应该如...
loadData = np.array(res).astype('int')# 数据格式:i Xi Yicoordinates = loadData[:,1::]returncoordinates# 子程序:计算各城市间的距离,得到距离矩阵defgetDistMat(nCities, coordinates):# custom function getDistMat(nCities, coordinates):# computer distance between each 2 CitiesdistMat = np.zeros...
通过np.round(float_array)将浮点数组四舍五入到最接近的整数,然后再使用astype(int)将其转换为整数数组。 需要注意的是,round()函数默认四舍五入到最近的整数,如果想要四舍五入到指定的小数位数,可以指定round()函数的第二个参数。 4. 总结 本文介绍了如何在Python中将浮点数组转换为整数。通过numpy库的astype...
i).split('.')ifint(value[1][0])>=5:avg.append(int(value[0])+1)else:avg.append(int(...
# 使用round函数进行四舍五入,然后转换为整数df['price_int'] = df['price'].round().astype(int)# 显示转换后的数据表print(df.head()) 如果你想要直接截断小数部分(即不进行四舍五入),可以使用floor或ceil函数: import numpy as np# 向下取整df['price_floor'] = np.floor(df['price']).astype(...
astype()方法一定会创建新的数组(原始数据的一个拷贝),即使两个类型一致 ls = a.tolist() ndarray数组向列表的转换 np.clip(a, a_min, a_max, out=None) 将数组a中的所有数限定到范围a_min和a_max中 a:输入矩阵; a_min:被限定的最小值,所有比a_min小的数都会强制变为a_min; a_max:被限定的最...
arr6.astype(np.int) array([ 1, 0, 0, 0, 0, 100, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]) 数组转化成列表 arr6.tolist() *** [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 100.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0...
astype('int')#更改数据类型 df.rename(columns={'category':'cate'})#更改列名称 df['city'].drop_duplicates()#删除后出现的重复值 df['city'].replace('sh','shanghai')#数据替换 df['city'].isin(['beijing']) df.apply(lambda x:x.count(),axis=1)#axis=0时函数作用在每一列上,axis=1时...