python中将numpy.int64改为numpy.ndarray

将numpy.int64改为numpy.ndarray的操作并不是很明确，因为numpy.int64是一个数据类型（data type），而numpy.ndarray是一个多维数组对象（multidimensional array object）。如果你的目的是将一个numpy.int64类型的值转换为一个numpy.ndarray对象，可以使用numpy.array()函数将其转换为包含该值的一维数组，例如：

import numpy as np
a = np.int64(123)
b = np.array([a])
print(b)

输出：

[123]

在这里，我们使用numpy.int64()函数创建了一个值为123的numpy.int64类型的变量a，然后使用numpy.array()函数将其转换为一个包含该值的一维数组b。

相关问题

TypeError: 'numpy.int64' object is not callable

这个错误通常是因为你在代码中将一个numpy.int64类型的对象当作函数来调用了。在Python中，当你使用圆括号()时，Python会将其解释为一个函数调用。而对于numpy.int64类型的对象，它并不是一个函数，因此会抛出这个TypeError错误。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找到哪里使用了一个numpy.int64类型的对象来调用函数。你可以尝试使用print语句打印这个对象，查看它的值和类型，并检查是否有其他地方出现了问题。如果你不能解决这个问题，可以将你的代码贴在Stack Overflow等社区上，这些社区上的专业人员可以帮助你找到并解决问题。

python中将numpy转化为张量

在PyTorch中，可以使用`torch.from_numpy()`方法将NumPy数组转换为张量。可以按照以下方式使用：

import numpy as np
import torch

# 创建一个NumPy数组
numpy_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将NumPy数组转换为张量
tensor = torch.from_numpy(numpy_arr)

print(tensor)

运行结果如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]], dtype=torch.int32)

需要注意的是，`torch.from_numpy()`方法会返回一个与原始NumPy数组共享数据存储的张量，因此对张量的修改也会影响原始的NumPy数组。如果需要避免这种情况，可以使用`copy()`方法创建一个新的张量。