如何将2D float numpy数组转换为2D int numpy数组？

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如何将实际的numpy数组转换为int numpy数组？尝试直接使用map映射到数组，但是没有用。

python numpy

— 山
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404

使用astype方法。

>>> 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]])

— 布伦·巴恩
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只需确保您没有np.inf或np.nan在您的阵列中，因为它们会产生令人惊讶的结果。例如，np.array([np.inf]).astype(int)输出array([-9223372036854775808])。

— 加勒特2015年

在我的机器np.array([np.inf]).astype(int)，np.array([-np.inf]).astype(int)和np.array([np.nan]).astype(int)所有返回同样的事情。为什么？

— BallpointBen

1

@BallpointBen：nan和inf是浮点值，无法有意义地转换为int。如您之前的评论所述，会有令人惊讶的行为，我认为确切的行为没有明确定义。如果要映射nan并映射inf到某些值，则需要自己执行。

— 布伦·巴恩（BrenBarn）'18年

请注意，x.astype（int）[0] [0]不是type int。是numpy.int32。

— 克里斯·安德森

请注意，尽管这确实会将数组转换为整数，但是@fhtuft的答案可能会导致较少的惊喜

— Nathan Musoke

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一些用于控制舍入的numpy函数：rint，floor，trunc，ceil。取决于您希望如何将浮点数向上，向下或最接近的整数取整。

>>> 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.]])

要将其中之一转换为int或将numpy中的其他类型转换为astype（由BrenBern回答）：

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

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

— tu
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2

正是我想要的。astype通常太通用了，我认为在进行intx-inty转换时，它可能更有用。当我想进行float-int转换时，可以选择舍入类型是一个不错的功能。

— 巴库里（Bakuriu）2012年

11

因此，要安全地转换几乎整数如最简单的方式7.99999，以整数喜欢8，是np.rint(arr).astype(int)？

— endolith

用numpy的任何方式使其成为uint8？

— 瑞安

2

@Ryanastype(np.uint8)

— Chris Anderson

14

您可以使用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]])

— 黑客狂
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如果不确定您的输入将是Numpy数组，则可以使用asarraywith dtype=int代替astype：

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

如果输入数组已经具有正确的dtype，请asarray避免使用数组复制，astype而不要这样做（除非您指定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

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