python .double

在Python中没有专门的double类型。相反，小数使用float类型表示。你可以使用sys.float_info来查看浮点数的精度。 在Python中，常见的数据类型有字符串（str），整数（int）和浮点数（float）。但是与C/C++和Java不同，Python中没有double类型。所以在Python中，我们只需要记住这三种数据类型就可以了。 如果你想将一个数据类型转换为另一个数据类型，在Python中只需要将第一个数据写在第二个数据类型的括号里即可进行转换。

相关问题

python如何若将mlarray.double类型数据转为python本身数据类型

可以使用numpy库中的astype()函数将mlarray.double类型数据转换为python本身的数据类型。例如，将mlarray.double类型数据转换为numpy中的float64类型，可以使用以下代码：

import numpy as np

mlarray_data = # mlarray.double类型数据
python_data = np.array(mlarray_data).astype(np.float64)

其中，mlarray_data为mlarray.double类型数据，np.array()函数将其转换为numpy数组，astype()函数将其转换为float64类型。

python .apply函数用法

`.apply()` 方法是 Pandas 库中的一个函数，用于对数据框 DataFrame 的每一行或每一列应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并返回一个与原始数据框形状相同的数据框，其中每个元素都被替换为函数的结果。

`.apply()` 方法的一般语法如下：

dataframe.apply(func, axis=0/1)

其中，`func` 是要应用的函数，`axis` 参数指定了函数是应用于每一行还是每一列。如果 `axis=0`，则函数应用于每一列；如果 `axis=1`，则函数应用于每一行。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数，将每个元素乘以2
def double(x):
    return x*2

# 对每一列应用函数
df.apply(double, axis=0)

输出结果为：

   A   B
0  2   8
1  4  10
2  6  12

上述示例中，我们定义了一个函数 `double()`，将每个元素乘以2，然后使用 `.apply()` 方法将此函数应用于数据框的每一列，得到一个新的数据框，其中每个元素都被乘以2。