numpy.ndarray为dtype('O') ，如何换为dtype('float')

要将 `numpy.ndarray` 中的数据类型从 `dtype('O')` 更改为 `dtype('float')`，可以使用 `astype()` 方法。

例如，假设数组名为 `arr`，可以使用以下代码将其数据类型更改为 `dtype('float')`：

arr = arr.astype('float')

这将返回一个新的数组，其中所有元素的数据类型都已更改为 `float`。如果原始数组中有任何元素无法转换为浮点数，则会引发 `ValueError` 异常。

相关问题

修改numpy.ndarray 的 dtype

要修改numpy.ndarray的dtype，可以使用astype()方法。该方法返回一个新的数组，其中元素的数据类型已更改为指定的数据类型。

例如，将一个整数数组转换为浮点数数组：

import numpy as np

arr_int = np.array([1, 2, 3, 4])
arr_float = arr_int.astype(np.float32)

print(arr_float)

输出：

[1. 2. 3. 4.]

numpy.ndarray类+=float*numpy.ndarray类，会出现什么问题，为什么，怎么解决

对于一个 `numpy.ndarray` 类型的数组，使用 `+=` 操作符进行加法运算时，会将一个浮点数乘以一个数组，然后将结果加到原数组中。这个操作会改变原数组的值，并且会在原数组上直接修改，而不是创建一个新的数组。

如果这个浮点数和数组的类型不同，那么会出现类型不匹配的错误。例如，如果浮点数是 `float` 类型，而数组是 `int` 类型，那么就会出现类型不匹配的错误。

要解决这个问题，可以将浮点数转换为与数组相同的类型。可以使用 `numpy.array()` 函数将浮点数转换为一个具有相同类型和形状的数组，然后再进行加法运算。例如，假设有一个 `int` 类型的数组 `a`，可以使用以下代码将一个浮点数 `b` 加到 `a` 中：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = 1.5
a += np.array([b], dtype=a.dtype)

在这个例子中，我们将浮点数 `b` 转换为一个具有相同类型和形状的数组，并使用 `dtype` 参数指定与 `a` 相同的类型。然后将这个数组与 `a` 相加并将结果存储回 `a` 中。现在 `a` 的值为 `[2, 3, 4]`。