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【Python】数据类型转换 ( 数据类型转换函数 | 整数 浮点字符串示例 | 字符串整型 浮点示例 | 整数 浮点数互相转换 )

文章目录 一、数据类型转换 1、数据类型转换函数 2、整数字符串示例 3、浮点字符串示例 4、字符串整型 / 浮点示例 5、转换失败案例 6、浮点数 / 整数 互相转换 一、数据类型转换 -...--- 1、数据类型转换函数 数据类型转换函数 : int(x) : x 数据转为 整型数据 ; float(x) : x 数据转为 浮点数据 ; str(x) : x 数据转为 字符串类型数据... 11 11 3、浮点字符串示例 代码示例 : # 定义一个变量 其值为浮点 11 age = 11.11 # 打印变量的类型 print...: 11.11 11.11 4、字符串整型 / 浮点示例 代码示例 : # 字符串转为 int 整型 num = int("11").../ 整数 互相转换 整数 转为 浮点数 , 只是添加了小数点 ; 下面的示例中 , 11 转为浮点数 , 变为 11.0 ; 浮点数 转为 整数 , 小数部分直接被抹去 ; 下面的示例中 ,

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TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable

float32是NumPy库中的一种浮点数数据类型,它用于在计算中存储单精度浮点数。...要解决这个错误,我们需要将float32类型对象换为JSON可序列化的对象。...以下是一些解决方法:方法一:float32换为floatfloat32类型对象换为Python的内置float类型是一个简单而有效的解决方法。...)方法二:使用自定义的编码器(Encoder)另一种解决方法是创建一个自定义的JSON编码器(Encoder),float32类型对象换为可以序列化为JSON的对象。...为了解决这个问题,需要将float32数据转换为JSON可序列化的数据类型,例如float32换为浮点类型(float)或将其转换为字符串。

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

1、python基本数据类型 数字型:整型、浮点、布尔、复数。 非数字型:字符串、列表、元组、字典。...复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分) numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。...我们同样可以使用type_as()某个张量的数据类型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 numpy数组转换为张量:使用from_numpy() ?...张量转换为numoy数组:使用.numpy() ?...(2) 张量和numpy之间的类型转换 numpy张量:使用tf.convert_to_tensor() ? 张量numpy:由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

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Python-Numpy数组计算

*用于集成C、C++等代码的工具 3、安装方法:pip install numpy  二、NumPy:ndarray-多维数组对象  1、创建ndarray:np.array()  2、ndarray是多维数组结构...,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...索引,只索取为True的部分,去掉False部分 通过布尔索引选取数组中的数据,总是创建数据的副本。...-数据类型  ndarray数据类型:dtype:布尔:bool_整型:int_ int8 int16 int32 int64无符号整型:uint8 uint16 uint32 uint64浮点:float...         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     linspace()      类似arange(),

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Python黑帽编程2.2 数值类型

图3 2.2.2 布尔和布尔对象 布尔其实是整型的子类型,布尔数据只有两个取值:True和False,分别对应整型的1和0。...图6 2.2.3 双精度浮点 Python里的浮点数字都是双精度,类似C语言的double类型。可以用十进制或者科学计数法表示。下面我们看一些典型的浮点数字。...由于某些转换是不可能的,比如果一个复数转换为非复数类型一个浮点数转换为整数等等,因此转换过程必须遵守几个规则。要将一个整数转换为浮点数,只要在整数后面加个.0就可以了。...图10 2.2.7换工厂 函数 int(), long(), float() 和 complex() 用来将其它数值类型换为相应的数值类型。...图12 2.2.9 ASII 转换 chr函数和ord函数分别用来数字转换为字符,和字符转换为数字。 ?

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python类型转换convert实例分析

在python的开发过程中,难免会遇到类型转换,这里给出常见的类型转换demo: 类型 说明 int(x [,base ]) x转换为一个整数 long(x [,base ]) x转换为一个长整数...float(x ) x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval...(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s ) 序列 s 转换为一个元组 list(s ) 序列 s 转换为一个列表 chr(x ) 一个整数转换为一个字符...10 int浮点换为int: 23 float()默认情况下为: 0.0 str字符换为float: 123.01 int浮点换为float: 32.0 创建一个复数(实部+虚部): (12...chr: C 字符chr转换为整数: 67 整数16进制数: 0xc 整数8进制数: 0o14 >>>

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python学习笔记第三天:python之numpy篇!

中的基本对象是同类型的多维数组(homogeneous multidimensional array),这和C++中的数组是一致的,例如字符和数值就不可共存于同一个数组中。...三、创建数组 数组的创建可通过转换列表实现,高维数组可通过转换嵌套列表实现: 一些特殊的数组有特别定制的命令生成,如4*5的全零矩阵: 默认生成的类型浮点,可以通过指定类型改为整型: [0, 1)...,在处理中Python会自动整数转换为浮点数(因为数组是同质的),并且,两个二维数组相加要求各维度大小相同。...不,NumPy的ndarray类已经做好函数了: 算中大量使用到矩阵运算,除了数组,NumPy同时提供了矩阵对象(matrix)。...下面这个例子是第一列大于5的元素(10和15)对应的第三列元素(12和17)取出来: 可使用where函数查找特定值在数组中的位置: 六、数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子,首先来看矩阵置:

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Pytorch中tensor和numpy互相转换

), 但torch.from_numpy更加安全,使用tensor.Tensor在非float类型下会与预期不符 以前是整型,导入就是整型。...以前是浮点,导入就是浮点 注意,torch.from_numpy()这种方法互相的Tensor和numpy对象共享内存,所以它们之间的转换很快,而且几乎不会消耗资源。...图片的numpytensor 注意,读取图片成numpy array的范围是[0,255]是uint8 而转成tensor的范围就是[0,1.0], 是float 所以图片的numpytensor...b = a.numpy() b = a.clone().detach().cpu().numpy() 注意,torch.from_numpy()这种方法互相的Tensor和numpy对象共享内存...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站立刻删除。

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Python数据分析:numpy

= np.array([0.0485,0.2689,1.8567,0.8754]) np.round(b, 2) # 修改浮点小数位数 数组的形状 a.shape # 查看数组形状 a.reshape...a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的置的效果,置和交换轴的效果一样。...不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪,大于3替换为3,小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number,表示不是一个数字,type类型为float...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan,返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数 求和:t.sum...:],视图的操作,一种切片,会创建新的对象a,但是a的数据完全由b保管,他们两个的数据变化是一致的, a = b.copy(),复制,a和b互不影响

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

pandas已经为我们自动检测了数据类型,其中包括83列数值数据和78列对象数据。对象数据列用于字符串或包含混合数据类型的列。...对于包含数值数据(比如整型和浮点)的数据块,pandas会合并这些列,并把它们存储为一个Numpy数组(ndarray)。Numpy数组是在C数组的基础上创建的,其值在内存中是连续存储的。...同理,我们再对浮点列进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点列都从float64换为float32,内存用量减少50%。...dtype参数接受一个以列名(string)为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先,我们每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中,开始前先删除日期列,因为它需要分开单独处理。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型,并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单的技巧: 数值列降级到更高效的类型 字符串列转换为类别类型

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NumPy 数据类型

浮点数(实数部分和虚数部分)numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。...----数据类型对象 (dtype)数据类型对象numpy.dtype 类的实例)用来描述与数组对应的内存区域是如何使用,它描述了数据的以下几个方面::数据的类型(整数,浮点数或者 Python 对象...dtype 对象是使用以下语法构造的:numpy.dtype(object, align, copy)object - 要转换为的数据类型对象align - 如果为 true,填充字段使其类似 C 的结构体...# 数据类型应用于 ndarray 对象import numpy as npdt = np.dtype([('age',np.int8)])a = np.array([(10,),(20,),(30,...,如下:字符对应类型b布尔i(有符号) 整型u无符号整型 integerf浮点c复数浮点mtimedelta(时间间隔)Mdatetime(日期时间)O(Python) 对象S, a(byte-)

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Python 转化

1 十十进制转换为二进制: >>> bin(10) '0b1010' 2 十八 十进制转换为八进制: >>> oct(9) '0o11' 3 十十六 十进制转换为十六进制: >>> hex...(15) '0xf' 4 字符串字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple" >>> bytes(s,encoding='utf-8') b'apple' 5 转为字符串 字符类型、数值等转换为字符串类型...'} >>> dict(zip(['a','b'],[1,2])) {'a': 1, 'b': 2} >>> dict([('a',1),('b',2)]) {'a': 1, 'b': 2} 9 转为浮点类型...整数或数值字符串转换为浮点数 >>> float(3) 3.0 如果不能转化为浮点数,则会报ValueError: >>> float('a') Traceback (most recent call...转为切片 class slice(start, stop[, step]) 返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象,代码可读性变好。

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