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y.astype(np. int )#np数组使用这个 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、 换数据类型 // 如果将浮点数 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 化为 bool 值呢? 可以通过 A = np.array(A , dtype = bool ) 进行 化,其中0值会 化为 True ,非0值会 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 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: 哇塞 谢谢你 原来这么简单就搞定了 GPT-4 / ChatGPT 解读3---没有前置的任务分类模型 计算机视觉与OpenCV: 刚熟,还热乎 表情包 ERROR: No matching distribution found for tensorflow==1.14.0 weixin_46535437: 感谢博主!原来没想到可能和python版本也有关系 tf.where 实例 用法 使用 programmer_ada: 哇, 你的文章质量真不错,值得学习!不过这么高质量的文章, 还值得进一步提升, 以下的改进点你可以参考下: (1)使用更多的站内链接;(2)使用标准目录;(3)增加除了各种控件外,文章正文的字数。 PyTorch的concat也就是torch.cat实例 programmer_ada: Bert模型的核心是一个 Q、K、V的向量计算,你能讲明白它的核心是什么吗?