NumPy 将布尔值扩展到了数组中,这使得我们可以对整个数组进行布尔比较并生成布尔数组。例如: importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])bool_array=arr>3print(bool_array)# 输出: [False False False True True] 1. 2. 3. 4. 5. 在这个示例中,我们创建了一个一维数组arr,然后通过条件arr > 3生成...
在NumPy中,有时我们需要将布尔类型(bool)的数据转换为整数类型(int),以便更好地处理数据和进行计算。 bool类型和int类型的转换 在Python中,bool类型是布尔值,只能取True或False两个值。而int类型是整数值,可以表示整数。有时候我们需要将bool类型的数据转换为int类型,这样可以方便我们进行一些数值计算或数据处理操作。
我有一个Numpy二维数组,其中一列具有布尔值,即True/ False。我想将其转换为整数1,并0分别,我该怎么办呢? 例如,我data[0::,2]是布尔值,我尝试过 data[0::,2]=int(data[0::,2]) ,但这给了我错误: TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars 我的数组的前5行是: [['0...
numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。 数据类型对象 (dtype) 数据类型对象dtype是numpy.dtype类的实例。它可以使用numpy.dtype创建。到目前为止,我们在numpy数组的例子中只使用了基本的数字数据类型,如int和float。这些numpy数组仅包含同类数据类型。
1、NumPy 中的数据类型 NumPy支持比Python更多种类的数值类型,下表所列的数据类型都是NumPy内置的数据类型,为了区别于Python原生的数据类型,bool、int、float、complex、str等类型名称末尾都加了_。 print(numpy.dtype)所显示的都是NumPy中的数据类型,而非Python原生数据类型。
Python Bool to Int The Boolean or Bool values can be True or False. However,computers look at these two values numerically behind the scenes, meaning True equals 1 and False equals 0. Sometimes, according to requirement, you must work on these two numerical values instead of a string likeTr...
使用numpy只需要在使用之前导入它的库: import numpy as np 2、创建数组 我们可以用numpy来创建一系列的数组: ### 通过直接给出的数据创建数组,可以使用 list 或 tuple ### 可以直接指定数组元素的类型 np_array = np.array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
In [48]: x.int() Out[48]: tensor([0, 1],dtype=torch.int32) 二、矩阵转为bool型; 1、numpy矩阵转为bool型; 方法1:np.array(x, np.bool) In [66]: x = np.array([0.4, 0.6]) In [67]: np.array(x, np.bool) Out[67]: array([ True, True]) ...
import numpy as np 创建一个包含浮点数、字符串和布尔值的numpy数组 mixed_array = np.array([3.14, "42", True]) int_array = mixed_array.astype(int) print(int_array) # 输出:[3, 42, 1] 5、使用pandas库的to_numeric()函数和apply()函数 ...