Python Numpy如何更改数组中的数据类型

Question

我试图从包含整数的数组中计算信息，但是当我进行计算时，结果是foat的。我如何更改ndarry以接受0.xxx数字作为输入。目前我只得到了0。这是我一直在尝试运行的代码：

        ham_fields = np.array([], dtype=float)   # dtype specifies the type of the elements
        ham_total = np.array([], dtype=float)  # dtype specifies the type of the elements
        ham_fields = data[data[:, 0] == 0]  # All the first column of the dataset doing a check if they are true or false
        ham_sum = np.delete((ham_fields.sum(0)),0)  # Boolean indices are treated as a mask of elements to remove none Ham items
        ham_total = np.sum(ham_sum)
        ham_len = len(ham_sum)



        for i in range(ham_len):
            ham_sum[i] = (ham_sum[i] + self.alpha) / (ham_total + (ham_len * self.alpha))

Answer 1

ham_fields = np.array([], dtype=float)

ham_fields = data[data[:, 0] == 0] 
ham_sum = np.delete((ham_fields.sum(0)),0)  

这一行将一个新的数组对象分配给ham_fields。第一个任务对你没有任何帮助。在Python中，变量不会在开始时声明。

如果data有int数据类型，那么ham_fields也有。你可以用另一个任务来改变这一点。

ham_fields = ham_fields.astype(float)

ham_sum与派生它的ham_fields具有相同的dtype。

将浮点数分配给int数据类型数组的元素不会更改数据类型。

    for i in range(ham_len):
        ham_sum[i] = (ham_sum[i] + self.alpha) / (ham_total + (ham_len * self.alpha))

如果self.alpha、ham_total是标量，那么您应该能够

ham_sum = (ham_sum + self.alpha)/(ham_toal + (ham_len * self.alpha))

这将创建一个新的数组，该数组将是浮点数，并将其赋给ham_sum变量。这是一个新的赋值(而不是修改)，因此保留了浮动数据类型。或者，为了清楚起见，将其分配给一个新的变量名。

Answer 2

您可以在计算后使用astype( int )将其转换为int数组

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
print(array1.dtype)
#output: int64

array2 = np.array([2, 3, 4])
print(array2.dtype)
#output: int64

array3 = array1 / array2
print(array3.dtype)
#output: float64

array4 = array3.astype(int)
print(array3.dtype)
#output: int64

您也可以通过使用括号在计算中执行此操作：

array3 = (array1 / array2).astype(int)