numpy.ndarray转int
时间: 2023-11-17 08:06:13 浏览: 684
可以使用 `numpy.ndarray.astype()` 方法将 numpy 数组转换为 int 类型。例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1.2, 2.6, 3.1])
int_arr = arr.astype(int)
print(int_arr)
# 输出:[1 2 3]
```
这将把 `arr` 数组中的所有元素转换为 `int` 类型。如果想要对数组进行原地修改,则可以使用 `arr.astype(int, copy=False)`。
相关问题
numpy.ndarray'转series
要将numpy.ndarray转换为pandas的Series,可以使用Series()函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个numpy.ndarray数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将numpy.ndarray转换为Series
series = pd.Series(arr)
print(series)
```
这将输出以下内容:
```
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
```
在这个例子中,我们首先导入了numpy和pandas库。然后,我们创建了一个名为`arr`的numpy数组。最后,我们使用`pd.Series()`函数将`arr`转换为Series,并将结果存储在`series`变量中。最后,我们打印出Series的内容。
希望能帮到你!如有其他问题,请随时提问。
python numpy.ndarray 转list
可以使用tolist()函数将numpy.ndarray转换为list。
是的,可以使用 `tolist()` 函数将 NumPy 数组转换为 Python 列表。例如,如果 `arr` 是一个 NumPy 数组,你可以使用以下代码将其转换为列表:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
lst = arr.tolist()
```
现在,`lst` 是一个 Python 列表,它包含与 `arr` 相同的元素。当您创建一个NumPy数组时,您可以将其视为具有以下属性的列表:
1. 数组的维数或轴数,也称为rank。
2. 数组的形状,即每个轴的长度。
3. 数组的数据类型,例如整数、浮点数或布尔值。
此外,NumPy数组还具有许多有用的属性和方法,包括:
1. ndarray.ndim:数组的轴数或维数(rank)。
2. ndarray.shape:数组的形状,以整数元组的形式返回,例如(3,4)表示3行4列的矩阵。
3. ndarray.size:数组中元素的总数。
4. ndarray.dtype:描述数组中元素类型的对象,例如numpy.int32、numpy.int16或numpy.float64等。
5. ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。
6. ndarray.data:包含数组实际元素的缓冲区,通常不需要直接访问它。
下面是一个例子:
```
import numpy as np
# 创建一个形状为(2,3)的二维数组
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print("ndim:", a.ndim) # 输出: 2
print("shape:", a.shape) # 输出: (2, 3)
print("size:", a.size) # 输出: 6
print("dtype:", a.dtype) # 输出: int64
print("itemsize:", a.itemsize) # 输出: 8
print("data:", a.data) # 输出: <memory at 0x7fb93883e9a0>
```