如何将一个浮点NumPy数组转换为一个int NumPy数组?
使用astype方法。
>>> x = np.array([[1.0, 2.3], [1.3, 2.9]])
>>> x
array([[ 1. , 2.3],
[ 1.3, 2.9]])
>>> x.astype(int)
array([[1, 2],
[1, 2]])
一些numpy函数如何控制舍入:rint, floor,trunc, ceil。这取决于你希望如何四舍五入浮点数,向上,向下,或到最近的int。
>>> x = np.array([[1.0,2.3],[1.3,2.9]])
>>> x
array([[ 1. , 2.3],
[ 1.3, 2.9]])
>>> y = np.trunc(x)
>>> y
array([[ 1., 2.],
[ 1., 2.]])
>>> z = np.ceil(x)
>>> z
array([[ 1., 3.],
[ 2., 3.]])
>>> t = np.floor(x)
>>> t
array([[ 1., 2.],
[ 1., 2.]])
>>> a = np.rint(x)
>>> a
array([[ 1., 2.],
[ 1., 3.]])
要将其中一个类型转换为int,或将其他类型转换为numpy, astype(由BrenBern回答):
a.astype(int)
array([[1, 2],
[1, 3]])
>>> y.astype(int)
array([[1, 2],
[1, 2]])
你可以使用np.int_:
>>> x = np.array([[1.0, 2.3], [1.3, 2.9]])
>>> x
array([[ 1. , 2.3],
[ 1.3, 2.9]])
>>> np.int_(x)
array([[1, 2],
[1, 2]])
如果你不确定你的输入将是一个Numpy数组,你可以使用asarray与dtype=int代替astype:
>>> np.asarray([1,2,3,4], dtype=int)
array([1, 2, 3, 4])
如果输入数组已经有正确的dtype, asarray会避免数组复制,而astype不会(除非你指定copy=False):
>>> a = np.array([1,2,3,4])
>>> a is np.asarray(a) # no copy :)
True
>>> a is a.astype(int) # copy :(
False
>>> a is a.astype(int, copy=False) # no copy :)
True
推荐文章
- PyLint消息:logging-format-interpolation
- 我如何从一个URL读取图像数据?
- 存储Python字典
- 如何创建新文件夹?
- python中链式调用父初始化器
- 熊猫只创建列名的空数据框架
- 如何在Python中实现Softmax函数
- Conda是否取代了对virtualenv的需求?
- 我如何将熊猫系列或索引转换为NumPy数组?
- Tight_layout()不会考虑图形suptitle
- “else if”的正确语法是什么?
- 熊猫分组,然后按组排序
- 如何确定Pandas列是否包含特定值
- 当DEBUG = False时,Django给出Bad Request (400)
- 使用Python请求库的get方法的头文件