Функция Numpy astype() в Python: преобразование типов данных float в int и комплексное число

Numpy astype() — это функция приведения типов данных в Python. Чтобы преобразовать один из типов в int или один из других типов в numpy, используйте метод numpy astype().

Содержание

Numpy float в массив int
Шаг 1: Создайте массив numpy
Шаг 2: Преобразуйте Numpy float в int, используя numpy.astype()
Преобразование массива с плавающей запятой Numpy в int с помощью функции np.int_()
Numpy astype() с np.inf() и np.nan()
Преобразование массива Numpy в комплексное число
Заключение

Numpy float в массив int

Чтобы преобразовать numpy float в массив int в Python, используйте функцию np.astype(). np.astype() — это библиотечная функция numpy, которая принимает массив значений с плавающей запятой и преобразует его в целочисленный массив.

Давайте конвертировать шаг за шагом.

Шаг 1: Создайте массив numpy

См. следующий код.

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])
print(og_array)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])

print(og_array)

Выход:

python3 app.py
[[11.21 19.21]
 [46.21 18.21]
 [29.21 10.21]]

python3 app.py

[[11.21 19.21]

[46.21 18.21]

[29.21 10.21]]

Шаг 2: Преобразуйте Numpy float в int, используя numpy.astype()

Преобразуем массив с плавающей запятой в массив int.

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])
print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')
int_array = og_array.astype(int)
print(int_array)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])

print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')

int_array = og_array.astype(int)

print(int_array)

Выход:

python3 app.py
[[11.21 19.21]
 [46.21 18.21]
 [29.21 21.21]]
After converting numpy float array to int array
[[11 19]
 [46 18]
 [29 21]]

python3 app.py

[[11.21 19.21]

[46.21 18.21]

[29.21 21.21]]

After converting numpy float array to int array

[[11 19]

[46 18]

[29 21]]

Из вывода видно, что все значения преобразованы в целочисленные значения.

Теперь мы проверим dtype данного объекта массива.

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])
print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')
int_array = og_array.astype(int)
print(int_array)
print("The data type of int_array is: ")
print(int_array.dtype)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])

print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')

int_array = og_array.astype(int)

print(int_array)

print("The data type of int_array is: ")

print(int_array.dtype)

Выход:

python3 app.py
[[11.21 19.21]
 [46.21 18.21]
 [29.21 21.21]]
After converting numpy float array to int array
[[11 19]
 [46 18]
 [29 21]]
The data type of int_array is:
int64

python3 app.py

[[11.21 19.21]

[46.21 18.21]

[29.21 21.21]]

After converting numpy float array to int array

[[11 19]

[46 18]

[29 21]]

The data type of int_array is:

int64

Мы видим, что тип данных преобразованного массива — целое число.

Преобразование массива с плавающей запятой Numpy в int с помощью функции np.int_()

Numpy int_() — это тип Python, представляющий скалярный тип NumPy.

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])
print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')
int_array = np.int_(og_array)
print(int_array)
print("The data type of int_array is: ")
print(int_array.dtype)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])

print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')

int_array = np.int_(og_array)

print(int_array)

print("The data type of int_array is: ")

print(int_array.dtype)

Выход:

python3 app.py
[[11.21 19.21]
 [46.21 18.21]
 [29.21 21.21]]
After converting numpy float array to int array
[[11 19]
 [46 18]
 [29 21]]
The data type of int_array is:
int64

python3 app.py

[[11.21 19.21]

[46.21 18.21]

[29.21 21.21]]

After converting numpy float array to int array

[[11 19]

[46 18]

[29 21]]

The data type of int_array is:

int64

Здесь мы получим тот же результат, но другим методом.

Но я предлагаю использовать функцию numpy astype(), которая может преобразовывать стандартные типы данных.

Numpy astype() с np.inf() и np.nan()

В нашем исходном массиве некоторые значения являются не плавающими, а значениями np.inf или np.nan.

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, np.nan], [46.21, 18.21], [29.21, np.inf]])
print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')
int_array = og_array.astype(int)
print(int_array)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, np.nan], [46.21, 18.21], [29.21, np.inf]])

print(og_array)

print('After converting numpy float array to int array')

int_array = og_array.astype(int)

print(int_array)

Выход:

python3 app.py
[[11.21   nan]
 [46.21 18.21]
 [29.21   inf]]
After converting numpy float array to int array
[[                  11 -9223372036854775808]
 [                  46                   18]
 [                  29 -9223372036854775808]]

python3 app.py

[[11.21 nan]

[46.21 18.21]

[29.21 inf]]

After converting numpy float array to int array

[[ 11 -9223372036854775808]

[ 46 18]

[ 29 -9223372036854775808]]

Из вывода видно, что результаты неожиданны. Таким образом, вы должны быть осторожны при преобразовании всех значений массива в другой тип данных.

Numpy nan и numpy inf являются значениями с плавающей запятой и не могут быть осмысленно преобразованы в int.

Преобразование массива Numpy в комплексное число

Функция Numpy astype() может преобразовывать любой тип данных в другой. Однако он не обязательно преобразуется в определенные типы данных.

Давайте преобразуем тип данных float в тип «complex128», используя numpy.astype().

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])
print(og_array)

print('After converting numpy float array to complex array')
int_array = og_array.astype(complex)
print(int_array)
print("The data type of int_array is: ")
print(int_array.dtype)

# app.py

import numpy as np

og_array = np.array([[11.21, 19.21], [46.21, 18.21], [29.21, 21.21]])

print(og_array)

print('After converting numpy float array to complex array')

int_array = og_array.astype(complex)

print(int_array)

print("The data type of int_array is: ")

print(int_array.dtype)

Выход:

python3 app.py
[[11.21 19.21]
 [46.21 18.21]
 [29.21 21.21]]
After converting numpy float array to complex array
[[11.21+0.j 19.21+0.j]
 [46.21+0.j 18.21+0.j]
 [29.21+0.j 21.21+0.j]]
The data type of int_array is:
complex128

python3 app.py

[[11.21 19.21]

[46.21 18.21]

[29.21 21.21]]

After converting numpy float array to complex array

[[11.21+0.j 19.21+0.j]

[46.21+0.j 18.21+0.j]

[29.21+0.j 21.21+0.j]]

The data type of int_array is:

complex128

Итак, мы преобразовали массив numpy float в сложный массив numpy, используя функцию np astype().

Заключение

Функция Numpy astype() относительно проста в использовании и поставляется вместе с другими подобными полезными функциями, и мы можем конвертировать из одного стандартного типа данных в другой.