对numpy的某几列进行数据类型转化

可以使用 numpy 的 astype() 方法对某几列进行数据类型转换。例如，将第二列和第三列转换为整型，可以这样写：

import numpy as np

# 创建一个5行3列的浮点型矩阵
arr = np.array([[1.1, 2.2, 3.3],
                [4.4, 5.5, 6.6],
                [7.7, 8.8, 9.9],
                [10.0, 11.1, 12.2],
                [13.3, 14.4, 15.5]])

# 将第二列和第三列转换为整型
arr[:, 1:3] = arr[:, 1:3].astype(int)

# 打印结果
print(arr)

输出结果：

[[ 1.1  2.  3. ]
 [ 4.4  5.  6. ]
 [ 7.7  8.  9. ]
 [10.  11.  12. ]
 [13.3 14.  15. ]]

在上面的代码中，我们使用切片语法选取了第二列和第三列，然后使用 astype() 方法将其转换为整型。最后，我们打印出了转换后的矩阵。

相关问题

怎么讲numpy转化为MNIST数据类型

首先，我们需要从`numpy`数组中读取MNIST数据集。可以使用`numpy`的`load()`函数读取MNIST数据集。假设MNIST数据集的文件名为`mnist.npz`，使用以下代码读取数据：

import numpy as np

with np.load('mnist.npz', allow_pickle=True) as data:
    train_images = data['x_train']
    train_labels = data['y_train']
    test_images = data['x_test']
    test_labels = data['y_test']

然后，我们可以将`numpy`数组转换为`tensorflow`的`Dataset`类型。使用以下代码：

import tensorflow as tf

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels))

这样，我们就可以将`numpy`数组转换为`tensorflow`的`Dataset`类型，以便进行模型训练。

用numpy将Excel数据类型全部转化成int类型

可以使用pandas和numpy库来实现将Excel数据类型全部转化成int类型的操作。具体步骤如下：

1. 读取Excel文件，将其转换为pandas的DataFrame对象

import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")

2. 使用numpy的astype()函数将DataFrame中所有列的数据类型转换为int类型

import numpy as np
df = df.astype(np.int)

3. 将转换后的DataFrame对象保存为Excel文件

df.to_excel("data_int.xlsx", index=False)

以上代码将Excel文件中所有的数据类型全部转化成int类型，并将转换后的数据保存为新的Excel文件"data_int.xlsx"。