Konvertieren eines 2D-Float-Arrays in ein 2D-Int-Array in NumPy

Question

Wie konvertiere ich ein float NumPy-Array in ein int NumPy-Array?

Answer 1

Verwenden Sie die astype Methode.

>>> x = np.array([[1.0, 2.3], [1.3, 2.9]])
>>> x
array([[ 1. ,  2.3],
       [ 1.3,  2.9]])
>>> x.astype(int)
array([[1, 2],
       [1, 2]])

Answer 2

Einige Numpy-Funktionen zur Steuerung der Rundung: rint , Boden , trunc , Decke . je nachdem, wie Sie die Floats auf- oder abrunden wollen, oder auf die nächste int.

>>> x = np.array([[1.0,2.3],[1.3,2.9]])
>>> x
array([[ 1. ,  2.3],
       [ 1.3,  2.9]])
>>> y = np.trunc(x)
>>> y
array([[ 1.,  2.],
       [ 1.,  2.]])
>>> z = np.ceil(x)
>>> z
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  3.]])
>>> t = np.floor(x)
>>> t
array([[ 1.,  2.],
       [ 1.,  2.]])
>>> a = np.rint(x)
>>> a
array([[ 1.,  2.],
       [ 1.,  3.]])

Um einen dieser Typen in int oder einen der anderen Typen in numpy umzuwandeln, astype (wie von BrenBern beantwortet):

a.astype(int)
array([[1, 2],
       [1, 3]])

>>> y.astype(int)
array([[1, 2],
       [1, 2]])

Answer 3

Können Sie np.int_ :

>>> x = np.array([[1.0, 2.3], [1.3, 2.9]])
>>> x
array([[ 1. ,  2.3],
       [ 1.3,  2.9]])
>>> np.int_(x)
array([[1, 2],
       [1, 2]])

Answer 4

Wenn Sie nicht sicher sind, dass Ihre Eingabe ein Numpy-Array sein wird, können Sie asarray con dtype=int anstelle von astype :

>>> np.asarray([1,2,3,4], dtype=int)
array([1, 2, 3, 4])

Wenn das Eingabefeld bereits den richtigen dtype hat, asarray vermeidet das Kopieren des Arrays, während astype nicht (es sei denn, Sie geben copy=False ):

>>> a = np.array([1,2,3,4])
>>> a is np.asarray(a)  # no copy :)
True
>>> a is a.astype(int)  # copy :(
False
>>> a is a.astype(int, copy=False)  # no copy :)
True