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讲解numpy.float64 object cannot be interpreted as an integer

这通常发生在需要整数类型的运算或操作中。解决方法要解决这个问题，我们需要将numpy.float64类型的数据转换为整数类型。下面是几种常见的解决方法：1....在上面的示例中，我们将浮点数3.14转换为整数类型，并将结果打印出来。这样就避免了错误。2....在上面的示例中，我们将浮点数3.14转换为整数类型，并将结果打印出来。3....pythonCopy codeimport numpy as np# 创建包含浮点数的数组arr = np.array([1.2, 2.5, 3.7, 4.9, 5.1])# 使用`astype()`方法将浮点数数组转换为整数数组...接下来，我们使用astype()方法将浮点数数组转换为整数数组int_arr。然后，我们使用np.cumsum()函数计算整数数组的累计和，并将结果存储在cumulative_sum变量中。

81210

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32...（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

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    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    如果需要类似[0., 1., 2.]的浮点数组，可以更改arange输出的类型：arange(3).astype(float)。...但是有更好的方法：arange函数对数据类型敏感，如果将整数作为参数，生成整数数组；如果输入浮点数（例如arange(3.)），则生成浮点数组。 但是arange在处理浮点数方面并不是特别擅长： ?...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...append就像hstack一样，该函数无法自动转置一维数组，因此再次需要对向量进行转置或添加长度，或者使用column_stack代替： ?...根据我们决定的axis顺序，转置数组所有平面的实际命令将有所不同：对于通用数组，它交换索引1和2，对于RGB图像，它交换0和1： ?

    6K20

    Python基础（二） | Python的基本数据类型

    .count("待统计字符串") 3.3.6 字符串字母大小写 第三部分 布尔类型 TRUE or False 3.1 逻辑运算的结果 3.2 指示条件 3.3 作为numpy数组的掩码 第四部分 类型判别及类型转换...4.1 类型判别 4.2 类型转换 第一部分 数字类型 1.1 数字类型的组成 1.1.1 整数——不同进制的转换 默认输入十进制 二进制0b、八进制0o、十六进制0x 16 == 0b10000...== 0o20 == 0x10 True 十进制与其他进制的转换 a = bin(16) # 转二进制 b = oct(16) # 转八进制 c = hex(16) # 转十六进制 print...2 13 % 5 # 模运算 余数 13=2*5+3 几点说明 整数与浮点数运算结果是浮点数 除法运算的结果是浮点数 1+1.5 2.5 2/5 0.4 8/4 2.0 1.3 数字运算操作函数...正确 3.3 作为numpy数组的掩码 import numpy as np x = np.array([[1, 3, 2, 5, 7]]) # 定义 numpy数组 print(x > 3) x

    1.2K20

    每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

    这些操作可分为4个主要类别: 创建数组 操作数组 数组合并 带数组的线性代数 首先就是需要引入numpy的包 import numpy as np 创建数组 1.特定范围内的随机整数 ?...第一个参数决定了范围的上限。下界默认为0，但我们也可以指定它。size参数用于指定所需的大小。 ? 我们创建了一个由2到10之间的整数组成的3x2数组。 2. 0到1之间的随机浮点数 ?...浮点数在0和1之间的一维数组。可以用于创建随机噪声数据。 3. 一个标准正态分布的样本 randn()用于从一个标准正态分布(即零均值和单位方差)创建一个样本。 ?...我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10. 转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ?

    2.4K20

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    因此，常见的做法是要么先使用 Python 列表，准备好之后再将其转换为 NumPy 数组，要么是使用 np.zeros 或 np.empty 预先留下必要的空间： 通常我们有必要创建在形状和元素类型上与已有数组匹配的空数组...事实上，所有用于创建填充了常量值的数组的函数都带有 _like 的形式： NumPy 中有两个函数能用单调序列执行数组初始化： 如果你需要类似 [0., 1., 2.]...但 arange 并不非常擅长处理浮点数： 在我们眼里，这个 0.1 看起来像是一个有限的十进制数，但计算机不这么看。在二进制表示下，0.1 是一个无限分数，因此必须进行约分，也由此必然会产生误差。...但幸运的是，NumPy 提供了一些支持按列排序的辅助函数——或有需要的话可按多列排序： 1. a[a[:,0].argsort()] 可按第一列对数组排序： 这里 argsort 会返回原数组排序后的索引的数组...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

    3.7K10

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    因此，常见的做法是要么先使用 Python 列表，准备好之后再将其转换为 NumPy 数组，要么是使用 np.zeros 或 np.empty 预先留下必要的空间： 通常我们有必要创建在形状和元素类型上与已有数组匹配的空数组...事实上，所有用于创建填充了常量值的数组的函数都带有 _like 的形式： NumPy 中有两个函数能用单调序列执行数组初始化： 如果你需要类似 [0., 1., 2.]...但 arange 并不非常擅长处理浮点数： 在我们眼里，这个 0.1 看起来像是一个有限的十进制数，但计算机不这么看。在二进制表示下，0.1 是一个无限分数，因此必须进行约分，也由此必然会产生误差。...但幸运的是，NumPy 提供了一些支持按列排序的辅助函数——或有需要的话可按多列排序： 1. a[a[:,0].argsort()] 可按第一列对数组排序： 这里 argsort 会返回原数组排序后的索引的数组...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

    3.3K20

    Java基础-数据类型

    补充（进制）： 二进制：以 0B 或 0b 开头，0B011 八进制：以 0 开头，如011 十六进制：以 0X 或 0x 开头，如0XFF int a = 0B011; // 二进制：011 值为 3...int b = 011; // 八进制：011 值为 1*8^0+1*8^1=9 int c = 0XFF; // 十六进制：FF（二进制即1111 1111）值为255 2、字符型（char） 可能会有人把字符型和...这就涉及二进制整数的表示问题。...有正负则用带符号整数表示，否则就用无符号整数表示，先记住以下两条结论： 1）n位的无符号整数的表示范围为 0，(2^n)-1 ，刚好符合 char的范围表示 2）n位的带符号整数的表示范围为 -2^(n...-1)，(2^(n-1))-1，符合上面4个整数类型的范围表示 具体分析如下图： 注： 1）1byte=8bit，即 1个字节（1B）占 8位（b） 2）float和double范围的推算涉及计算机组成原理中浮点数的表示和运算

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    NumPy 笔记（超级全！收藏√）

    类型的简写float16半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位float32单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位float64双精度浮点数，包括：1...位与操作运算规律如下：  ABAND111100010000 bitwise_or  bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算。 ...位或操作运算规律如下：  ABOR111101011000 invert  invert() 函数对数组中整数进行位取反运算，即 0 变成 1，1 变成 0。 ...对于有符号整数，取该二进制数的补码，然后 +1。二进制数，最高位为0表示正数，最高位为 1 表示负数。 ...看看 ~1 的计算步骤：   将1(这里叫：原码)转二进制 ＝ 00000001  按位取反 ＝ 11111110  发现符号位(即最高位)为1(表示负数)，将除符号位之外的其他数字取反 ＝ 10000001

    4.6K30

    numpy之数组基础

    注意复数不能转换为整数和浮点数  dtype 类的 itemsize 属性：单个数组元素在内存中占用的字节数  数组的 shape 属性返回一个元组（tuple），元组中的元素即为NumPy数组每一个维度上的大小...transpose ：转置矩阵是很常见的操作   resize 和 reshape 函数的功能一样，但 resize 会直接修改所操作的数组  组合数组：    1、水平组合，函数hstack  或者...、垂直分割 vsplit 或者split axis=0  3、深度分割 dsplit   数组属性：  1、dtype  2、shape  3、ndim 数组的维数 或者数组轴的个数   4、size...函数一样 矩阵的转置矩阵、  8、real imag  复数组成的数组的虚部和实部  9、flat 属性将返回一个 numpy.flatiter 对象，这是获得 flatiter 对象的唯一方式，可以遍历多维数组...  函数：  tolist 将numpy数组转换为python列表  astype 转换数组时指定数据类型

    2.3K40

    Python实战之数字、日期和时间的高级处理

    执行精确的浮点数运算 数字的格式化输出 对数值进行取整 二进制、八进制和十六进制整数转化输出 从字节串中打包和解包大整数 复数的数学运算 处理无穷大和NaN 处理大型数组的计算 矩阵和线性代数的计算 计算当前日期做后一个星期几的日期...、八进制和十六进制整数转化输出 「转换或者输出使用二进制，八进制或十六进制表示的整数。」...为了将整数转换为二进制、八进制或十六进制的文本串，可以分别使用bin() ,oct() 或 hex()函数： >>> x = 1234 >>> bin(x) '0b10011010010' >>> oct...cmath >>> cmath.sqrt(-1) 1j >>> 处理无穷大和NaN 「你想创建或测试正无穷、负无穷或 NaN(非数字) 的浮点数。」...分数运算 「在一个允许接受分数形式的测试单位并以分数形式执行运算的程序中，直接使用分数可以减少手动转换为小数或浮点数的工作」 fractions 模块可以被用来执行包含分数的数学运算。

    2.1K10

    Python数据分析之Numpy入门

    uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位...x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 将x2转换为三维数组，并且自定义每个轴的元素数量 x2.reshape(1,2,3) ''' 输出： array([[[1, 2,...x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 将x2转换为三维数组，并且自定义每个轴的元素数量 x2.resize((1,2,3)) x2 ''' 输出： array([[[1...) ''' 输出： 1 2 3 4 5 6 ''' 11、数组级联操作 级联是指将两个或多个numpy数组进行横向或者纵向的拼接 拼接时有参数axis，值为0表示按列操作(竖直方向)，值为1时表示按行操作...单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）的元素均为1，除此以外全都为0 转置矩阵.ST import numpy as np # 创建二维数组 x1 = np.arange(12).reshape

    3.1K30

    我的Python分析成长之路8

    :无符号整数 范围为:0~65535 　　　　unit32:无符号整数 范围为0~2^32-1 　　　　unit64 无符号整数 范围为0~2^64-1 　　　　float16:半精度浮点数 　　　　float32....copy（） 7 print(arr1) 2.多维数组的索引 　　　　　多维数组的每一个维度都有一个索引，各个维度的索引之间用逗号隔开，或分两个括号 1 arr= np.arange(9).reshape...("矩阵的共轭转置:",mat1.H) print("矩阵的逆矩阵:",mat1.I) print("矩阵的一个视图:",mat1.A) 8.ufunc函数 ufunc函数全称为通用函数,是一种能够对数组中的所有元素...一元通用函数: 　　　　　　　　　　add、fabs 逐元素计算整数、浮点数或复数的绝对值 　　　　　　　　　　sqrt：计算每个元素的平方根 　　　　　　　　　　square:计算每个元素的平方 　　　　　　　　　　...　1.读、写文件： 　　　　Numpy文件的读/写主要有二进制的文件读/写和文件列表形式的数据读/写两种形式.save函数主要以二进制的格式保存数据，load函数从二进制的文件中读取数据 　　　　基本语法

    1.6K20

    Python-Numpy数组计算

    ，与列表的区别是：  数组对象内的元素类型必须相同数组大小不可修改 3、常用属性：  T 数组的转置（对高维数组而言）dtype 数组元素的数据类型size 数组元素的个数ndim 数组的维数shape...(matrix_1,matrix_2)        矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) )     对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组  三、NumPy：ndarray...：ndarray-创建  创建ndarray：     array()         将列表转换为数组，可选择显式指定dtype     arange()        range的numpy版，支持浮点数...=0)] 输出：array([ 8, 10])  七、NumPy：花式索引*  问题1：对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组。.../logic_xor(array1,array2)元素级的真值逻辑运算  九、补充知识：浮点数特殊值  1、浮点数：float  nan(Not a Number)：不等于任何浮点数（nan !

    2.4K40

    python中dtype什么意思_NumPy Python中的数据类型对象(dtype)

    这意味着它为我们提供了有关以下信息： 数据类型(整数，浮点数，Python对象等) 数据大小(字节数) 数据的字节顺序(小端或大端) ndarray的值存储在缓冲区中，可以将其视为内存字节的连续块。...1, 构造数据类型(dtype)对象：数据类型对象是numpy.dtype类的实例，可以使用numpy.dtype创建它。 参数： obj：要转换为数据类型对象的对象。...# Python程序创建数据类型对象 import numpy as np # np.int16转换为数据类型对象. print(np.dtype(np.int16)) 输出： int16 # Python...： b1，i1，i2，i4，i8，u1，u2，u4，u8，f2，f4，f8，c8，c16，a (表示字节，整数，无符号整数，浮点数，指定字节长度的复数和固定长度字符串) int8，…，uint8，…，float16...# Python程序演示字段的使用 import numpy as np # 结构化数据类型，包含16个字符的字符串(在“name”字段中)和两个64位浮点数的子数组(在“grades”字段中) dt

    2.3K10

    【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

    以一个列表的转换为例： In [19]: data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] ​ In [20]: arr1 = np.array(data1) ​ In [21]: arr1 Out[...21]: array([ 6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组： In [22]: data2 = [[1, 2,...比如，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。empty可以创建一个没有任何具体值的数组。...由于NumPy关注的是数值计算，因此，如果没有特别指定，数据类型基本都是float64（浮点数）。 ?...通常只需要知道你所处理的数据的大致类型是浮点数、复数、整数、布尔值、字符串，还是普通的Python对象即可。

    70640

    Python学习之numpy——2

    2.5 数组转置 transpose 类似于矩阵的转置，它可以将 2 维数组的横轴和纵轴交换。其方法如下： numpy.transpose(a, axes=None) 其中： a：数组。...asarray_chkfinite(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组，检查 NaN 或 infs。asscalar(a)：将大小为 1 的数组转换为标量。...) 方法将会在 [0, 1) 区间内生成指定 size 的随机浮点数。...numpy.rint(x)：修约到最接近的整数。numpy.fix(x, y)：向 0 舍入到最接近的整数。numpy.floor(x)：返回输入的底部(标量 x 的底部是最大的整数 i)。...numpy.ceil(x)：返回输入的上限(标量 x 的底部是最小的整数 i).numpy.trunc(x)：返回输入的截断值。 随机选择几个浮点数，看一看上面方法的区别。

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