numpy.dtype[float32]转int8

可以使用numpy的astype()函数将float32类型转换为int8类型，代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1.2, 2.3, 3.4], dtype=np.float32)
b = a.astype(np.int8)
print(b)

输出结果为：

[1 2 3]

相关问题

numpy.float64转成int

可以使用numpy中的astype函数进行转换，代码如下:

import numpy as np
x = np.array([1.5, 2.7, 3.6], dtype=np.float64)
x = x.astype(int)
print(x)

输出结果为: [1 2 3]

TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[int32]'>.

这个错误通常是由于在numpy数组中使用了不兼容的数据类型导致的。具体来说，它表示尝试在两种不同的数据类型之间进行不兼容的操作。

在这种情况下，你的代码可能在尝试将一个datetime64类型的numpy数组与一个int32类型的numpy数组进行操作，而这两种类型是不兼容的。你需要确保你的代码中使用的所有numpy数组都是相同的数据类型。

你可以尝试使用numpy的astype()函数将一个数组转换为另一个数据类型，例如：

import numpy as np

# 创建一个datetime64类型的numpy数组
dates = np.array(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], dtype='datetime64')

# 创建一个int32类型的numpy数组
values = np.array([1, 2, 3], dtype='int32')

# 将int32类型的numpy数组转换为float64类型
values = values.astype('float64')

# 进行一些操作，例如相加
result = dates + values

在这个例子中，我们首先创建了一个datetime64类型的numpy数组和一个int32类型的numpy数组。然后，我们使用astype()函数将int32类型的数组转换为float64类型。最后，我们对这两个数组进行了操作，并将结果存储在一个新的numpy数组中。

请注意，astype()函数会返回一个新的数组，而不是修改原始的数组。因此，在进行数据类型转换时，请确保将结果分配给一个新的变量。