ndarray格式数据设置为浮点数

您可以使用NumPy中的astype()函数将ndarray格式的数据中的元素类型转换为浮点数类型。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个ndarray格式的数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数据中的元素类型转换为浮点数类型
data = data.astype(np.float)

print(data)

输出为：

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

在上面的代码中，我们首先创建了一个ndarray格式的数据data，然后使用astype()函数将其元素类型转换为浮点数类型，最后打印出数据。

相关问题

ndarra字符格式数据设置为浮点数

如果您想将ndarray中的字符格式数据转换为浮点数类型，可以使用NumPy中的astype()函数，并将参数设置为float。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个字符格式的ndarray
data = np.array(['1.2', '2.3', '3.4', '4.5'])

# 将字符格式的数据转换为浮点数类型
data = data.astype(float)

print(data)

输出为：

[1.2 2.3 3.4 4.5]

在上面的代码中，我们首先创建了一个字符格式的ndarray，然后使用astype()函数将其元素类型转换为浮点数类型，最后打印出数据。

pytorch代码，3维ndarray 格式的数据集train（654，30，1），里面保存的是标准的时间戳字符串，将其转换为3维浮点数张量

可以按照以下步骤将时间戳字符串转换为3维浮点数张量：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import torch
from datetime import datetime

2. 读取原始数据集文件并将时间戳字符串转换为datetime对象：

data = np.load('train.npy')
time_list = []
for i in range(len(data)):
    time_str = str(data[i][0][0])
    time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    time_list.append(time_obj)

3. 将datetime对象转换为对应的时间戳数值并转换为浮点数类型：

time_array = np.array([(time - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds() for time in time_list], dtype=np.float32)

4. 将时间戳数组转换为3维张量：

time_tensor = torch.from_numpy(time_array.reshape(-1, 30, 1))

这样就可以将原始数据集中的时间戳字符串转换为3维浮点数张量了。注意，在第三步中需要将时间戳数值转换为浮点数类型，否则在后续的计算中可能会出现类型不匹配的错误。