number_float=3.14# 假设我们要转换的float64类型的整数是3.14number_str=str(number_float)# 将float64类型的整数转换为字符串类型number_str_no_decimal=number_str.replace(".","")# 去除字符串中的小数点number_int64=int(number_str_no_decimal,10)# 将字符串类型的整数转换为int64类型print(number_int64)...
import tensorflowastf import numpyasnp a= np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9],dtype='float32'); a= a.reshape(3,3); c= a + [22,33,44];#c.dtype='float64'c=c.astype(np.int32) #c.dtype='float32'print('c=',c);
方法一:使用循环遍历转换 最直接的方法是使用循环遍历浮点数组,并将每个浮点数转换为整数,然后将结果存储到新的整数数组中。 # 引用形式的描述信息:使用循环遍历转换deffloat_array_to_int_array(arr):int_arr=[]fornuminarr:int_arr.append(int(num))returnint_arr 1. 2. 3. 4. 5. 6. 方法二:使用列表...
在Python中,可以使用内置的int()函数将float类型转换为int类型。int()函数会将浮点数向下取整,即舍弃小数部分。 以下是使用Python模拟将float转换为int的c cast操作的示例代码: 代码语言:txt 复制 # 定义一个浮点数 float_num = 3.14 # 使用int()函数将浮点数转换为整数 int_num = int(float_num) # 打...
If some NaN s in columns need replace them to some int (eg 0 ) by fillna , because type NaN 是float: df = pd.DataFrame({'column name':[7500000.0,np.nan]}) df['column name'] = df['column name'].fillna(0).astype(np.int64) print (df['column name']) 0 7500000 1 0 Name: ...
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON...
1、int 转换成long int型转换为long型不需要强制类型转换,这就是相对的隐式类型转换,系统会在后台完成。 2、Float 转换成long 向下取整。实例: print long(10.2) 结果:10 3、String转换成long (1) 10进制string转换成long print long('10') 结果:10 ...
Python 的内置的数字类型只有int、float、complex三种，所有整型数都是int类型，所有浮点数都是float类型，...
>>> float(ljynum) 8.0 这样通过float函数的方法来转换是不是也是非常方便的! 3)最后来看,浮点型转整型吧! 值得注意的是使用int函数将浮点型转为整型固然非常方便,但是绝对不是向下取整,这里很容易搞错! 我们通过使用负数的例子就可以知道了: >>> int(-3.1) ...
1print(bool(1))#int->bool2print(bool(0.0))#float->bool3print(bool(0 + 0j))#complex->bool4print(bool(''))#string->bool, 空字符串为False,其它都是True5print(bool(b'hello'))#bytes->bool, 空为False,其它都是True6print(bool.from_bytes(b'\x00', byteorder='little'))#bytes->bool...