got numpy.int32
时间: 2023-11-04 13:04:35 浏览: 32
`numpy.int32` is a data type in the NumPy library for representing 32-bit integers. It is typically used in numerical computations and array operations where memory efficiency and speed are important. `int32` can represent integers from -2^31 to 2^31-1. To create an array of `int32` in NumPy, you can use the `dtype` parameter when creating the array. For example:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
```
相关问题
TypeError: Expected object of type bytes or bytearray, got: <class 'numpy.int64'>
这个错误通常出现在使用Python的pickle模块时,因为pickle模块只支持序列化字节流或字节数组,而不支持序列化其他类型的对象。因此,当你尝试将一个numpy的int64类型的对象序列化时,就会报这个错误。
要解决这个问题,你可以将numpy的int64对象转换为Python内置的int类型,例如使用int()函数,然后再进行序列化。例如:
```
import numpy as np
# 创建一个numpy的int64对象
x = np.int64(10)
# 将int64对象转换为Python内置的int类型
x = int(x)
# 然后再进行序列化
serialized_data = pickle.dumps(x)
```
这样就可以避免这个错误了。
IndexError: only integers,slices ( :`), ellipsis (...'), None and long or byte Variables are valid indices (got numpy.float64)
这个错误通常是由于使用了浮点型的变量作为索引引起的,比如使用了一个`numpy.float64`类型的变量作为索引。
解决这个问题的方法是将浮点型的变量转换为整型。你可以使用`int()`函数将其转换为整型,或者使用`numpy.round()`函数将其四舍五入为整型。
例如,如果你有一个浮点型变量`index`,你可以这样转换它:
```python
index = int(index) # 转换为整型
# 或者
index = numpy.round(index).astype(numpy.int64) # 四舍五入并转换为整型
```
这样就可以避免这个错误了。