设置numpy array 浮点数

如果想设置NumPy数组的浮点数类型为float64（浮点数），可以使用astype()方法。例如，对于一个名为arr的数组，可以使用arr.astype(np.float64)来将其浮点数类型设置为float64。请注意，astype()方法会返回一个新的数组，因此需要将其分配给一个新的变量，或者直接在原始数组上进行操作。

相关问题

如何让numpy的浮点数和普通浮点数比较大小？

在Python中，使用numpy库可以很方便地进行科学计算和数据处理，包括浮点数的比较。在比较numpy的浮点数和普通浮点数大小时，需要注意到numpy的浮点数比较存在精度问题。因此，我们可以使用numpy提供的isclose函数来判断两个浮点数是否相等，或者使用isclose函数配合greater、less等函数来进行大小比较。

以下是比较numpy浮点数和普通浮点数大小的示例代码：

import numpy as np

# 定义普通浮点数
a = 0.1
b = 0.2

# 定义numpy浮点数
x = np.array([a, b])
y = np.array([b, a])

# 比较两个浮点数是否相等
print(np.isclose(a, b))
# 输出 False

# 比较两个numpy浮点数是否相等
print(np.isclose(x, y))
# 输出 [False False]

# 比较两个numpy浮点数的大小关系
print(np.greater(x, y))
# 输出 [False  True]

print(np.less(x, y))
# 输出 [ True False]

程序运行提示ValueError: Input volume should be a 3D numpy array.，ValueError: Input volume should be a 3D numpy array.

这个错误提示表明输入的数组不是一个三维的NumPy数组。根据你的程序，这个错误可能是在调用`measure.marching_cubes`函数时发生的。`measure.marching_cubes`函数需要一个三维的NumPy数组作为输入。请检查你的输入数组是否符合要求。

如果你已经确定输入数组是三维的NumPy数组，那么可能是因为数组的数据类型不正确导致的。`measure.marching_cubes`函数只接受浮点数类型的数组作为输入。请检查你的输入数组的数据类型是否正确，如果不是，请将其转换为浮点数类型。你可以使用NumPy的`astype`方法来进行类型转换，例如：

skeleton_points = skeleton_points.astype(np.float32)

这将把`skeleton_points`数组中的所有元素的数据类型转换为`np.float32`。