numpy 的ndarray 转换数据类型dtype

最新推荐文章于 2023-12-06 21:00:55 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AA_LiuIsMe_AA/article/details/86553799
本文讲解了如何在Python中使用NumPy库将整型数组转换为复数型数组，指出直接修改数组类型的方法不可行，并介绍了正确的转换方式：利用astype函数进行类型转换，同时保持原数组不变。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以将adarry中数据从int类型转换成complex为例。

 

如果使用a.dtype=complex,显然结果是不对的

 

要使用astype函数转换 ,成功了，并且a不变

python之numpy.ndarray中数据转为int型
我不是码农的博客~~~
01-24 3706
【代码】python之numpy.ndarray中数据转为int型。
NumPy数据分析基础：ndarray属性查看、创建及输出各类操作详解
master_hunter的博客
10-01 4214
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。
bool类型数组转换成一个整数_Python学习第108课--ndarray对象及其属性dtype类型转换...
weixin_42510225的博客
01-08 465
【每天几分钟，从零入门python编程的世界！】前面我把numpy的ndarray说成是数据类型，这个说法是错误的，在此纠正一下：ndarray是numpy中的一个基本对象，另一个基本对象是func。ndarray是一系列同类型数据的集合，是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray对象有多个属性，上节我们学习了它的shape和size属性，这节我们学习ndarray对象的dtype属性。nda...
numpy.ndarray数据转int
m0_59553037的博客
12-06 163
python numpy.ndarray中的数据转为int型
dcjmessi的博客
05-06 2万+
首先了解内容与类型 >>>print(a) (array([[0.01124722], [0.21752586], [0.05586815], [0.03558792]]), array([[ 327], [ 366], [1887], [1153], [1792]], dtype...
python 字符串数组转为整数数组,将numpy字符串数组转换为int数组
weixin_30472793的博客
12-06 5767
I have a numpy.ndarraya = [['-0.99' '' '0.56' ..., '0.56' '-2.02' '-0.96']]how to convert it to int?output :a = [[-0.99 0.0 0.56 ..., 0.56 -2.02 -0.96]]I want 0.0 in place of blank ''解决方案import numpy ...
numpy.ndarray中的数据转为int型(出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars)
one-way or another
06-17 3841
运行程序时出现only size-1 arrays can be converted to Python scalars 经过分析后发现是数据类型出现的错误。 原数据为 [63]，使用type得到数据类型为：<class 'numpy.ndarray'> 故将numpy的ndarray类型转为int (或者你需要的类型，此处为int） 使用 list(m)[0].tolist() 的方法得到如下的结果 63 <class 'int'> Ok，问题成功解决。 ...
ndarray中数据的类型以及数据类型的变换
pywin
04-19 1万+
arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64) print arr1.dtype #结果：float64 arr2=np.array([1,2,3],dtype=int32) print arr2.dtype #结果：int32#其他类型：#int8,uint8 有符号和无符号的8位（1个字符）整型#int1
numpy ndarray 改数据类型
最新发布
04-01
#### 使用 `.astype()` 转换数据类型 `.astype()` 是一种灵活的方式，用于将现有数组的数据类型更改为新的数据类型。以下是具体示例： ```python import numpy as np # 创建一个浮点数类型的 ndarray arr_float = ...
利用Python进行数据分析 | NumPy基础（一）—— NumPy ndarray（多维数组对象）
qq_50637636的博客
01-14 1803
NumPy基础：数组与向量化计算 NumPy，是Numerical Python的简称，它是利用Python进行数值运算的最为重要的基础包。 重要的原因可以归纳为三点： 可以有效的处理含有大量数组的数据。 NumPy的算法是基于C语言编写的，NumPy数组使用的内存量小于其他的Python内建序列。 NumPy可以针对全量数组进行复杂计算而不需要使用Python循环。 下面的例子将展示NumPy的不同，定义一个NumPy数组，里面存放着1M个整数，再定义一个列表，同样存放着1M个整数，将这两个序列同时乘
【Python Numpy教程】numpy数据类型
m0_62599305的博客
10-21 1631
NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray），以及用于数组操作的各种工具。在NumPy中，数据类型是一个重要概念，因为它们定义了数组中元素的类型，决定了数组的存储方式和运算规则。在这个教程中，我们将深入研究NumPy的数据类型，了解如何创建和操作不同类型的数组，以及它们在数据科学和数值计算中的重要性。NumPy支持多种数据类型，它们是NumPy的dtype（数据类型）对象的一部分。
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xhltk316的博客
09-24 955
尝试将两个dtype不同的ndarray类型的数组拼接在一起，结果发现数据变成同一种类
pandas小记：pandas数据规整化-缺失、冗余、替换
皮皮blog
09-22 1万+
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39482861 处理缺失数据 缺失数据（missing data)在大部分数据分析应用中都很常见。pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松，pandas对象上的所有描述统计都排除了缺失数据。 pandas使用浮点NaN (Not a Number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，...
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使用之前需要导入Numpy NumPy 的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由非负整数元组索引。在 NumPy 中，维度称为轴。 例如，3D 空间中一个点的坐标[1, 2, 1]只有一个轴。该轴有 3 个元素，因此我们说它的长度为 3。在下图中的示例中，数组有 2 个轴。第一个轴的长度为 2，第二个轴的长度为 3。NumPy 的数组类称为ndarray。它也被称为别名 array。请注意，numpy.array这与标准 Python 库类不同array.array，后者仅
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小猪课堂的博客
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Python报错解决方案 TypeError: Cannot compare types ‘ndarray(dtype=int64)’ and 'int64’ 不仅报错运行还慢 data_replace = data.replace(code_dic) 报错内容： 解决方法： def replace_(x): #替换函数 return code_dic[x] data.applymap(lambda x: replace_(x)) ...
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代码 train['Item_Fat_Content']= train['Item_Fat_Content'].replace(['low fat','LF'], ['Low Fat','Low Fat']) 报错。 也就是train['Item_Fat_Content']的数据类型为str,而我们要转换为int=32的数据 (1) 尝试 train['Item_Fat_Content'].dtype = 'int32' 此行报错AttributeError: can't set at..
Numpy数据类型转换astype，dtype
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Aurora Silent
09-15 28万+
ndarray 数据类型 astype：1、查看数据类型In [11]: arr = np.array([1,2,3,4,5])In [12]: arr Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5])// 该命令查看数据类型 In [13]: arr.dtype Out[13]: dtype('int64')In [14]: float_arr = arr.astype(np.f
numpy 数据类型转换
小白_努力
08-12 8万+
首先需要导入numpy模块 import numpy as np 首先生成一个浮点数组 a = np.random.random(4) dtype的用法 看看结果信息，左侧是结果信息，右侧是对应的python语句 我们发现这个数组的type是float64，那我们试着改变一个数组的类型，会有什么样的变化呢？请看下面的截图 我们发现数组长度翻倍了！由原来的(4,)变成了(8...
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