Как преобразовать двумерный массив с плавающей точкой в ​​двумерный массив?

303

Как преобразовать настоящий массив NumPy в массив INT NUMPY? Пробовал использовать карту напрямую в массив, но это не сработало.

python numpy Shan
источник

Ответы:

405

Используйте astypeметод.

>>> 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]])
BrenBarn
источник
30
Просто убедитесь, что у вас нет np.infили np.nanв вашем массиве, так как они имеют удивительные результаты. Например, np.array([np.inf]).astype(int)выводы array([-9223372036854775808]).
Гарретт
На моей машине np.array([np.inf]).astype(int), np.array([-np.inf]).astype(int)и np.array([np.nan]).astype(int)возвращает то же самое. Зачем?
BallpointBen
1
@BallpointBen: nanи infявляются значениями с плавающей точкой, и их невозможно преобразовать в int. Как говорится в комментарии перед вашими замечаниями, поведение будет удивительным, и я не думаю, что точное поведение четко определено. Если вы хотите сопоставить nanи infопределенные значения, вы должны сделать это самостоятельно.
BrenBarn
Обратите внимание, что x.astype (int) [0] [0] не относится к типу int. Это numpy.int32.
Крис Андерсон
Обратите внимание, что хотя это и преобразует массив в целые, ответ @ fhtuft может привести к меньшему количеству сюрпризов
Натан Мусоке
66

Некоторые функции numpy для контроля округления: rint , floor , trunc , ceil . в зависимости от того, как вы хотите округлить поплавки, вверх, вниз или до ближайшего целого.

>>> 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.]])

Чтобы сделать одно из этого в int или один из других типов в numpy, astype (как ответил BrenBern):

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

>>> y.astype(int)
array([[1, 2],
       [1, 2]])
fhtuft
источник
2
Именно то, что я искал. astypeчасто является слишком общим, и я думаю, что это, вероятно, более полезно при выполнении intx - inty преобразований. Когда я хочу сделать преобразование с плавающей точкой в ​​int, возможность выбрать тип округления является хорошей особенностью.
Бакуриу
11
Поэтому самый простой способ безопасно конвертировать почти Интс как 7.99999в Интс нравится 8, это np.rint(arr).astype(int)?
эндолит
Как-нибудь в NumPy сделать это Uint8?
Райан
2
@Ryanastype(np.uint8)
Крис Андерсон
15

Вы можете использовать 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]])
Hackaholic
источник
12

Если вы не уверены , что ваш вклад будет массив Numpy, вы можете использовать asarrayс dtype=intвместо astype:

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

Если входной массив уже имеет правильный тип d, asarrayизбегает копирования массива, пока astypeнет (если вы не укажете 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
1 ''
источник