python将array中的数值全部转换成整型

可以使用numpy库中的astype(int)函数将array中的数值全部转换成整型，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1.2, 2.5, 3.7])
arr = arr.astype(int)
print(arr)

输出结果为：[1 2 3]

相关问题

python数据类型转换dtype

在 Python 中，数据类型转换通常使用 `type()` 函数或者数据类型的构造函数来实现。不过，在 NumPy 库中，数据类型转换使用 `dtype` 对象来实现。

在 NumPy 中，数据类型有以下几种：
- bool：布尔类型，占 1 个字节。
- int：整数类型，可指定不同的位数，如 int8、int16、int32、int64 等。
- uint：无符号整数类型，可指定不同的位数，如 uint8、uint16、uint32、uint64 等。
- float：浮点数类型，可指定不同的位数，如 float16、float32、float64 等。
- complex：复数类型，可指定不同的位数，如 complex64、complex128 等。

下面是一些常用的数据类型转换方法：

import numpy as np

# 将列表转换为数组，并指定数据类型为float32
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.float32)

# 将数组的数据类型转换为整型
arr = arr.astype(np.int32)

# 将数组的数据类型转换为布尔型
arr = np.array([1, 0, 1, 0], dtype=np.bool_)

其中，`astype()` 方法用于将数组的数据类型转换为指定的数据类型，参数为目标数据类型。注意，这个方法返回的是一个新的数组，原数组并没有被修改。

np.array(test_df['text'])是将test_df中的text列转换为一个numpy数组，然后使用.tolist()方法将其转换为Python列表 python列表是什么意思

在Python中，列表（List）是一种有序的数据结构，可以存储任意数量、任意类型的元素。列表是Python内置的数据类型之一，可以通过方括号`[]`来创建，其中每个元素之间用逗号`,`隔开。

在这里，`np.array(test_df['text'])`是将`test_df`中的`text`列转换为一个`numpy`数组。`numpy`数组是一种高效的、多维的数值型数据结构，可以存储同类型的数据。使用`.tolist()`方法将该数组转换为Python列表，使得我们可以更方便地对其中的元素进行操作。

例如，下面是一个创建Python列表的例子：

list1 = [1, 2, 3, 4, 'five', 'six']
list2 = ['apple', 'orange', 'banana']

以上代码中，`list1`和`list2`分别是两个Python列表，其中`list1`包含了整型、字符串等不同类型的元素。

在本例中，`np.array(test_df['text']).tolist()`将`test_df`中的`text`列转换为一个Python列表，其中每个元素是一个文本字符串，可以方便地进行后续的文本处理和特征提取。