DeprecationWarning: `np.int` is a deprecated alias for the builtin `int`. To silence this warning, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations [0, 200, 200]], np.int)怎么改

将`np.int`改为`int64`或`int32`，具体如下：

np.array([[0, 200, 200]], dtype=np.int64)

或者

np.array([[0, 200, 200]], dtype=np.int32)

这样就可以避免出现该警告。

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deprecationwarning: `np.int` is a deprecated alias for the builtin `int`. to silence this warning, use `int` by itself. doing this will not modify any behavior and is safe. when replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to spec

### 回答1：
ify the precision.

这是一个警告信息，提示使用`np.int`已经被弃用，建议直接使用内置的`int`。这样做不会改变任何行为，是安全的。如果需要替换`np.int`，可以考虑使用`np.int64`或`np.int32`来指定精度。

### 回答2：
这个warning的意思是：`np.int`已经被弃用了，建议直接使用Python内置的`int`。不用担心什么行为变化，这样做是安全的。如果需要替换`np.int`，可以考虑使用`np.int64`或者`np.int32`来指定类型。

在使用numpy时，我们可能会遇到一些deprecated的alias，这些alias在以后可能会被废弃或者修改，所以建议我们不要再使用它们了，直接使用更明确的函数名或者类名。

具体到`np.int`这个alias，它其实就是numpy中的整型数据类型的别名。但是在某些情况下，我们可能需要明确指定数据类型，这时就需要使用对应的类型名，比如`np.int64`或者`np.int32`。

总之，遇到类似的deprecatedwarning，我们应该尽快修改代码，采用更稳定、更可靠的方式来处理数据。这也是一个良好的编程习惯。

### 回答3：
在NumPy中，`np.int`是一个已弃用的别名，表示整数类型。在使用`np.int`时，会产生`DeprecationWarning`警告。为了解决这个问题，可以使用`int`来代替`np.int`，这不会改变任何行为并且是安全的。如果需要替换`np.int`，可以考虑使用像`np.int64`或`np.int32`这样的规范整数类型。

实际上，NumPy建议使用特定的整数类型而不是通用的`int`类型。因为这些特定的类型在计算机上具有固定的大小，可以更好地控制内存和性能。例如，`np.int64`是一个64位整数类型，可用于处理非常大的整数。而`int`类型在不同的计算机上可能有不同的大小和行为，因此不能保证性能和正确性。

因此，替换`np.int`时，最好选择一个特定的整数类型，以便确保正确性和性能。在大多数情况下，建议使用`np.int64`或`np.int32`，因为它们对于大多数应用程序来说已经足够了。如果需要处理更大的整数或需要更高的性能，可以考虑使用其他整数类型。

DeprecationWarning: `np.int` is a deprecated alias for the builtin `int`. To silence this warning, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information.

非常感谢您的提醒，确实如您所说，`np.int` 是一个过时的别名，应该使用 `int` 代替。使用 `int` 不会改变任何行为，并且是安全的。如果需要指定精度，则可以使用 `np.int64` 或 `np.int32` 等。如果您想要审核当前使用情况，请查看发行说明链接获取更多信息。因此，我们需要更新代码以使用新的类型，像这样：

import numpy as np

# 将两张图片转换为 NumPy 数组
array1 = np.array(image1)
array2 = np.array(image2)

# 统计两张图片每个像素点上的像素值
pixels1 = np.zeros((new_height, new_width), dtype=int)
pixels2 = np.zeros((new_height, new_width), dtype=int)

for i in range(new_height):
    for j in range(new_width):
        pixels1[i][j] = array1[i][j][0] * 65536 + array1[i][j][1] * 256 + array1[i][j][2]
        pixels2[i][j] = array2[i][j][0] * 65536 + array2[i][j][1] * 256 + array2[i][j][2]

这样就可以避免 DeprecationWarning 了。再次感谢您的提醒！