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
])
pr
int
(np.sum(x))#结果是2，即自动把
True
看成1，
False
看成0
In [13]: arr.dtype
Out[13]: dtype('
int
64')
In [14]:
float
_arr = arr.astype(np.
float
64)
// 该命令查看数据类型
In [15]:
float
_arr.dtype
Out[15]: dtype('
float
64')
2、
转
换数据类型
// 如果将浮点数
转
换为整数，则小数部分会被截断
In [7]:
python如何将
numpy
的所有元素
转
化为
bool
值呢？
可以通过 A = np.array(A , dtype =
bool
) 进行
转
化，其中0值会
转
化为
True
，非0值会
转
化为
False
。
A = np.array([[0,0,3],
[4,5,6]])
A = np.array(A, dtype=
bool
)
pr
int
('A:',A)
label = np.array([0, 1, 0])
predict_label = np.array([1, 0, 0])
false
_num = np.array(label != predict_label).astype(
int
)
pr
int
(
false
_num) # [1 1 0]
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个 默认
int
32 类型的数组
float
_arr = arr.astype(np.
float
64) # 将这个数组
转
化为
float
64 位的数组
pr
int
(
float
_arr.dtype) # 打印这个数组的类型，出结果
float
64
搞了一上午，处理的
numpy
数据里一直报有...
MacOS13 python3 报错 mach-o file, but is an incompatible architecture (have ‘arm64‘, need ‘x86_64‘)
Cosmonautica:
GPT-4 / ChatGPT 解读3---没有前置的任务分类模型
计算机视觉与OpenCV:
ERROR: No matching distribution found for tensorflow==1.14.0
weixin_46535437:
tf.where 实例 用法 使用
programmer_ada:
PyTorch的concat也就是torch.cat实例
programmer_ada:
