numpy float64

numpy.float64和float64都是同一种数据类型，只是一个是numpy库中的数据类型，一个是Python中的数据类型。因此，numpy.float64可以直接转换为float64，方法是使用float()函数将其转换为Python中的float类型。例如：

import numpy as np

a = np.float64(3.14)
b = float(a)

print(type(a))  # <class 'numpy.float64'>
print(type(b))  # <class 'float'>

相关问题

numpy float64转int

使用numpy的astype()函数可以将float64转换为int类型，如下所示：

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = a.astype(int)

print(b)

输出结果为：

[1 2 3]

在使用astype()函数时，需要注意将float类型转换为int类型会导致小数部分被截断，如果希望进行四舍五入可以先将float类型转换为round类型，再进行转换，如下所示：

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = a.round().astype(int)

print(b)

输出结果为：

[2 3 4]

numpy float64 无法使用evalf（）

`numpy.float64` 是一个NumPy中的数据类型，它表示一个64位浮点数。它是一种不可变类型，因此无法使用 `evalf()` 方法。

`evalf()` 是SymPy中的一个方法，用于计算精确的浮点数值。如果你想要使用 `evalf()` 方法，你需要使用SymPy中的浮点类型，例如 `sympy.Float` 或 `sympy.Rational`。这些类型可以使用 `evalf()` 方法来计算数值结果。

例如，你可以将numpy.float64类型转换为SymPy中的浮点类型，然后使用 `evalf()` 方法来计算：

import numpy as np
import sympy

x = np.float64(1.234)
y = sympy.Float(x)
print(y.evalf())  # 输出: 1.23400000000000

注意，在将numpy.float64转换为SymPy中的浮点类型时，可能会丢失一些精度。因此，你需要根据你的具体需求，自行决定是否使用SymPy中的浮点类型。