importnumpyasnp# 导入numpy库,用于处理数值数据# 定义第一个int8整数a=np.int8(120)# 定义第二个int8整数b=np.int8(34)# 将第一个整数左移8位并与第二个整数进行按位或运算combined=(a<<8)|(b&0xFF)# 合并两个整数# 打印合并后的32-bit整数print("Combined 32-bit integer:",combined) 1. 2....
虽然Python图像处理库(如PIL或OpenCV)内部可能使用不同的数据类型,但处理过程中将图像数据转换为int8可以节省内存,尤其是在处理高分辨率图像或视频时。 机器学习 在机器学习中,特征工程经常涉及将浮点数或更大的整数类型转换为int8,以减少模型训练时的内存占用和加速计算过程。尤其是在嵌入式系统或资源受限的环境中,这...
上述代码首先使用np.array()函数创建一个包含三个整数的 int32 数组。然后,使用astype()方法将 int32 数组转换为 int8 数组。最后,打印出转换后的 int8 数组。 输出结果为: int32 数组: [100 200 300] int8 数组: [100 -56 44] 1. 2. 可以看到,转换后的 int8 数组的值发生了变化。这是因为 int8...
"""多圈电机转动模式1"""defdecimal_to_hex_bytes(decimal_number, byte_size):#检查字节大小参数的有效性valid_sizes = {"int8": 1,"int16": 2,"int32": 4,"int64": 8}ifbyte_sizenotinvalid_sizes:raiseValueError(f"Invalid byte size: {byte_size}. Expected one of {list(valid_sizes.keys()...
在Pandas中减少内存使用需要使用高效的数据类型。例如,如果精度允许,可以使用float32甚至float16来代替标准的float64 dtype。与此类似,如果数据范围允许,整数列可以向下转换为更小的整数类型,如int8、int16或int32。 优点:显著减少内存占用,特别是对于大型数据集。
fordtypein[np.int8, np.int32, np.int64]:print(np.iinfo(dtype).min)print(np.iinfo(dtype).max)fordtypein[np.float32, np.float64]:print(np.finfo(dtype).min)print(np.finfo(dtype).max)print(np.finfo(dtype).eps) 参考资料 这里的全部练习题都取自 CSDN 上一位叫普通网友的博主 ...
str实际是一个对象而不是一个简单数组print(int(s[0]))#error 因为str类型的每个元素不是一个简单数字! str是一个对象类型,不是C中的字符串概念,无法直接强转为数字 bytes类型就是最基本的"code",即连续的二进制数字,而对bytes类型做不同的”解释“, 按照ascii码解析得到了str,按照utf-8解析,可以得到更多...
int: int8、uint8、int16、int32、int64 float: float16、float32、float64 str 2.array创建时候指定数据类型: import numpy as np np.array([1,2,5,8,2],dtype = 'float32') # 输出 :array([1., 2., 5., 8., 2.], dtype=float32) 3.asarray转换时指定数据类型: import numpy as np arr...
intc:相当于 C 的int,通常为int32或int64 intp:intp用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64。 int8:字节(-128 ~ 127)。 int16:整数(-32768 ~ 32767)。 int32: 整数(-2147483648 ~ 2147483647)。 int64: 整数(-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807)。
pl.col("floats").cast(pl.Int32).alias("floats_as_integers"), pl.col("floats_with_decimal") .cast(pl.Int32) .alias("floats_with_decimal_as_integers"), ) print(out) out = df.select( pl.col("integers").cast(pl.Int16).alias("integers_smallfootprint"), ...