import numpy as np
#定义一个int变量
a=123
print(type(a)) #<class 'int'>
#强制类型转换为np.int64
b=np.int64(a)
print(type(b)) #<class 'numpy.int64'>
#再强制转化成int
c=int(b)
print(type(c)) #<class 'int'>
y.astype(np.int)#np数组使用这个转换为int
np.array(x,dtype=np.int)#在将一个数组包装成np数组时顺便指定包装之后的数据类
直接对布尔值进行求和
x=np.array([True,True,False])
print(np.sum(x))#结果是2，即自动把True看成1，False看成0
...
				
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)
最近在开发的时候遇到一个要解析其他系统设置的编码id，id是int64位的，其中id 64位很多位都含有特殊意义，需要借助位操作来实现提取信息。不过开发的过程中发现python的int是无限制的，所以在得到id中间特殊位含义时出现了一些问题。
def get_left_value(steps, value):
    if value > 18446744073709551615...
import numpy as np
nparr = np.array([[1 ,2, 3, 4]])
np_int32 = nparr[0][0]   #  np_int=1
py_int = 1234
#打印类型
print("type(py_int32)="+str(type(py_int32)))  
print("type(np_int)="+str(type(np_in...
				
错误场景：在使用json.dumps时，出现问题： TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable
问题分析：
python3中没有int64这个数据类型，所有的整型都是int
报错里的int64指的是<class ‘numpy.int64’>，所以很有迷惑性
解决方案：
TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable
def default_dump(obj
				
将numpy.int64改为numpy.ndarray的操作并不是很明确，因为numpy.int64是一个数据类型（data type），而numpy.ndarray是一个多维数组对象（multidimensional array object）。如果你的目的是将一个numpy.int64类型的值转换为一个numpy.ndarray对象，可以使用numpy.array()函数将其转换为包含该值的一维数组，例如：
import numpy as np
a = np.int64(123)
b = np.array([a])
print(b)
[123]
在这里，我们使用numpy.int64()函数创建了一个值为123的numpy.int64类型的变量a，然后使用numpy.array()函数将其转换为一个包含该值的一维数组b。