将numpy array由浮点型转换为整型

最新推荐文章于 2025-06-05 11:54:14 发布

峰峰jack

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分类专栏： Python 文章标签： numpy array 浮点型整型转换

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本文介绍如何利用Python的numpy库中的astype()方法将二维浮点数数组转换为整数数组。通过一个具体示例展示了转换过程及结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用numpy中的astype()方法可以实现，示例如下：

x
Out[20]: 
array([[ 5.        ,  4.        ],
       [ 4.        ,  4.33333333],
       [ 3.66666667,  4.5       ]])

x.astype(int)
Out[21]: 
array([[5, 4],
       [4, 4],
       [3, 4]])

参考：http://stackoverflow.com/questions/10873824/how-to-convert-2d-float-numpy-array-to-2d-int-numpy-array

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将NumPy数组中的数据转换为整型

TechPr的博客

09-13

1506

中的数据转换为整型。无论是对整个数组进行转换还是对特定元素进行转换，这个函数都能满足我们的需求。本文将介绍如何使用NumPy将数组中的数据转换为整型，并提供相应的源代码示例。将第一个元素转换为整型，并将结果赋值回原数组的第一个位置。转换为整型，我们还可以选择将特定的元素或切片转换为整型。在上面的代码中，我们首先创建了一个包含浮点数的。运行上述代码，输出将是一个包含转换后整型数据的。运行上述代码，输出将是一个包含转换后整型数据的。中的数据转换为整型，并将结果赋值给。中的数据转换为整型，可以使用。

python类型转换astype-numpy数据类型dtype转换

weixin_39865625的博客

11-11

2552

标签：这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)看看信息>>>aarray([0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0.21260126])>>>a.dtypedtype("float64")>>>...

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【Python新手入门指南】极速搭建Python开发环境

06-05

1万+

Python开发环境快速搭建指南：使用新一代工具uv 本文针对Python开发者面临的环境配置问题，介绍了基于uv工具的高效解决方案。文章详细讲解了uv在Windows、Mac和Linux系统的安装方法，以及基本使用流程：项目初始化、依赖管理（uv add）、代码检查（uv run ruff check）、依赖锁定（uv lock）和更新（uv sync）。uv相比传统工具具有显著优势：超快的依赖安装速度、跨平台支持、轻量级虚拟环境管理（10倍于virtualenv）以及内建的脚本管理功能。通过uv，开发者

有趣的Python和正则表达式

人邮异步社区

10-13

1032

为了充分挖掘本书的价值，需要熟悉Python，需要达到玩转Python的程度。当代码不能正常运行时，需要能够尝试各种方法，探寻一种能够让Python按照我们的设想运行的方式。即使代码运行正常，各种尝试也有助于发现很酷的新方法或者隐藏在代码中的“怪物”。因为类似于英语这样的语言有很多不同的表达方式，所以隐藏的错误和边界情况在自然语言处理中非常常见。为了获得乐趣，你只需像孩子一样，对Python代码进行各种尝试。如果是复制和粘贴代码，那么试着去修改。尝试一下破坏并修复代码，将代码拆分成尽可能多的独立表达

numpy/np中 浮点数转换为整数的问题

yanghe4405的博客

01-03

1310

当你执行 a.astype(int) 时，这些浮点数被转换为整数。由于浮点数2.0、4.0、6.0和8.0转换为整数时，小数部分都被截断，所以结果是 [1, 3, 5, 7]。这是因为在Python中，浮点数转换为整数时，小数部分会被截断，而不是四舍五入。数组 a 是 [2., 4., 6., 8.]，这些都是浮点数。

python numpy.float类型转int类型报错TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

Andrew_jdw的博客

01-08

2861

a = np.array([1.0, 2.0]) np.int(a) 使用np.int(a)会报错TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 解决办法： 1.改为np.int0(), np.int32(),np.int64()，np.intp(), n.int_() 2.改为a.astype(np.in...

NumPy多维数组的数据类型转换

敲代码的小风

12-15

2402

Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>&

如何使用python将浮点型列表转换为整型列表

01-08

### 将Python浮点型列表转换为整型列表的方法可以采用多种方法来实现这一目标。一种常见的方式是利用列表推导式配合`int()`函数完成转换操作[^2]。 ```python float_list = [1.0, 2.5, 3.7, 4.1] integer_list = ...

对numpy的array和python中自带的list之间相互转化详解

09-20

`numpy.array`是一个多维数组对象，它可以存储同类型的元素，如整型、浮点型或复数等，并且在处理大型数据时，其性能远超Python的列表。而`list`则更为灵活，可以包含任意类型的元素，但在处理大数据时效率较低。 *...

将二维列表转化为二维numpy数组，第一行为整型，第二列为浮点型

06-01

# 将第一行转化为整型数组，第二行转化为浮点型数组 int_arr = np.array(data[0], dtype=np.int) float_arr = np.array(data[1], dtype=np.float) # 将整型数组和浮点型数组组合成二维数组 result = np.array([int_...

将二维列表转化为二维numpy数组，第一列为整型，第二列为浮点型

06-01

# 将第一列转化为整型数组，第二列转化为浮点型数组 int_arr = np.array([row[0] for row in data], dtype=np.int) float_arr = np.array([row[1] for row in data], dtype=np.float) # 将整型数组和浮点型数组组合...

使用ndarray创建一个2*3的浮点型数组，将其数组类型转换为整型

03-23

可以使用以下代码创建一个2*3的浮点型数组，并将其转换为整型数组： ``` import numpy as np ...这里使用了NumPy库中的`np.array()`函数创建了一个2*3的浮点型数组，然后使用`astype()`方法将其转换为整型数组。

numpy.float64转int的方法，以及item()的用法

NANGE007的博客

08-09

3220

numpy.float64转int的方法，以及item()的用法

python 矩阵类型转换_python矩阵中float转int

weixin_39787089的博客

11-21

2932

问题：numpy定义的矩阵A中所有元素为float类型，现要求将A中所有元素转化为int类型。修改时间：2017年5月24日>>>import numpy as np>>>sample = np.mat([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])>>>samplematrix([[ 1., 2.],[ 3., 4.]])>>>sample.astype(np.int)matrix([[...

python float转化为int_python float转int

weixin_39827315的博客

12-07

2万+

一、int函数能够(1)把符合数学格式的数字型字符串转换成整数(2)把浮点数转换成整数，但是只是简单的取整，而非四舍五入。举例：1 aa = int("124") #Correct2 print "aa = ", aa #result=1243 bb = int(123.45) #correct4 print "bb = ", bb #result=1235 cc = int("-...

python numpy 数据类型转换

星之所望的博客

04-11

1149

python numpy 数据类型转换 numpy数据类型转换需要调用方法astype()，不能直接修改dtype。调用astype返回数据类型修改后的数据，但是源数据的类型不会变，需要进一步对源数据的赋值操作才能改变。例如 >>> a=np.array([1.1, 1.2]) >>> a.dtype dtype('float64') >>&g...

numpy 数据类型转换