打印numpy为什么会打印出像这样的信息array([120, 122, 123, 124, 477, 588], dtype=int64)
时间: 2023-08-11 14:03:08 浏览: 157
打印出来的信息是numpy数组中的元素。其中,array表示这是一个numpy数组,[120, 122, 123, 124, 477, 588]是数组中的元素,dtype=int64表示数组中元素的数据类型为64位整型。
如果你对这个数组进行了打印操作,那么这些信息就是你所看到的结果。如果你想要更改打印格式,可以使用numpy的一些函数来控制,例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([120, 122, 123, 124, 477, 588])
np.set_printoptions(precision=2, suppress=True)
print(a)
```
这里我们使用了np.set_printoptions函数来设置打印选项,precision=2表示小数点后保留两位小数,suppress=True表示不要使用科学计数法打印。这样,打印出来的结果就会变成:
```
[120 122 123 124 477 588]
```
相关问题
numpy中数组的dtype int默认为int32
是的,您说得没错。在NumPy中,整数类型默认为32位有符号整数(int32)。如果您想使用64位有符号整数(int64),可以通过指定dtype参数来实现,如下所示:
```python
import numpy as np
# 创建一个数组,dtype为int32
arr1 = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个数组,dtype为int64
arr2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)
```
另外,NumPy还支持其他整数类型,例如uint8、uint16、uint32等。您可以根据需要选择适当的数据类型。
TypeError: Singleton array array(0, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.
这个错误通常发生在将单个元素的numpy数组视为一个集合时。要解决这个问题,你可以使用numpy.squeeze()方法将数组中的单个元素移除,或者将其转换为Python原生的int类型。例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个单个元素的numpy数组
arr = np.array([0])
# 尝试将其视为一个集合
for elem in arr:
print(elem)
# 抛出 TypeError: Singleton array array(0, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.
# 使用numpy.squeeze()方法移除单个元素
for elem in np.squeeze(arr):
print(elem)
# 输出 0
# 将单个元素转换为Python原生的int类型
for elem in arr.tolist():
print(elem)
# 输出 0
```
这些方法都可以解决这个问题。