NumPy数组的就地类型转换

是指在不创建新的数组副本的情况下，直接修改原始数组的数据类型。这种转换可以通过使用NumPy的astype()函数来实现。

NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，是进行数据分析和处理的重要工具之一。

就地类型转换的主要优势是节省内存空间和提高计算效率。由于不需要创建新的数组对象，可以减少内存的使用，特别是当处理大规模数据时，可以显著降低内存消耗。此外，就地类型转换还可以避免数据复制带来的性能损失，提高计算速度。

就地类型转换在许多应用场景中都非常有用，例如数据预处理、特征工程、模型训练等。通过改变数组的数据类型，可以适应不同的计算需求，如整数转换为浮点数、浮点数转换为整数等。此外，就地类型转换还可以用于处理缺失值、异常值等数据清洗操作。

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numpy：数据类型转换

本文链接：https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/102717042 import numpy as np vector=np.array

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numpy 数据类型转换

我们发现这个数组的type是float64，那我们试着改变一个数组的类型，会有什么样的变化呢？请看下面的截图?我们发现数组长度翻倍了！...由原来的(4,)变成了(8,)那么，再次改变数组的类型，由float32改为float16，会是什么样的结果呢？?...果然不出所料，数组的长度再次翻倍，由原来的(8,)变成了(16,)如果再次改变数组的类型，由float16变为float64，会发现数组的长度也会由(16,)变为(4,)同理，如果数组的类型是int，也会有这样类似的变化...，会发现整数默认的是int32；如果改为 a.dtype = 'float' ，会发现浮点型默认的是float64float型和int型转换很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组...如果直接改变b的dtype的话，b的长度翻倍了，这不是我们想要的（当然如果你想的话）?结论numpy中的数据类型转换，不能直接改原数据的dtype! 只能用函数astype()。

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numpy数据类型dtype转换

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy >>> import numpy as np 一、随便玩玩生成一个浮点数组 >>> a = np.random.random(4) 看看信息...从文本文件读取数据作为numpy的数组，默认的dtype是float64。...原因如上，数组长度翻倍了！！！下面的场景假设我们得到了导入的数据。...中的数据类型转换，不能直接改原数据的dtype!

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Numpy数据类型转换astype，dtype

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...In [15]: float_arr.dtype Out[15]: dtype('float64') 2、转换数据类型 // 如果将浮点数转换为整数，则小数部分会被截断 In [7]: arr2 =...In [9]: arr2.dtype Out[9]: dtype('float64') // 转换数据类型 float -> int In [10]: arr2.astype(np.int32) Out...[10]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32) 3、字符串数组转换为数值型 In [4]: numeric_strings = np.array(['1.2','2.3...float 而不是np.float64, Numpy很聪明，会将python类型映射到等价的dtype上 In [6]: numeric_strings.astype(float) Out[6]: array

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tensor与numpy数据类型转换

事实上，tensor与numpy虽然都是用来表示多维数组的，但是tensor弥补了numpy不能创建张量函数和求导，也不支持GPU的缺陷。可以说，tensor数据类型主要就是为了深度学习而生的。...因为TensorFlow已经逐渐过时了，我现在主要使用的也是pytorch，所以下面就主要以pytorch为例，来展示一下tensor数据与numpy的转换吧~ 假设我们已经用pytorch训练好了一个模型...() 我们来看一下tensor类型的pred长什么样子： ?...pred.cpu().detach().numpy()就是把GPU下tensor类型的pred，转为CPU下的numpy格式： ?...不过关于tensor的计算，我们实际当中应用的很少，更多的是把模型输出的tensor型的结果，转化为numpy的数值，方便后面的操作，比如说，将模型的分类结果整合到pandas数组里面，集中进行展示：

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Java数组强制类型转换

数组的强制类型转换数组的强制类型转换数组类型转换的问题为什么会出现在我脑海中？数组的强制类型转换最重要的是！！！最开始的时候声明的数组类型！！！最重要的是！！！...最开始的时候声明的数组类型！！！最重要的是！！！最开始的时候声明的数组类型！！！...，可以在需要时自动转为Object数组，之后可以通过强制类型转换再转回String数组。 ...但是，如果一开始就声明为Object数组，那么，即便这个数组中存放的全部是String对象，也是不能转换为String数组的！！！数组类型转换的问题为什么会出现在我脑海中？...我自己用String数组转换成Object数组之后，是可以转回String数组的呀，为什么这里就转不回去，而且报错了呢？？？？？？

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。...( void ) 检查数组的数据类型 NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：实例获取数组对象的数据类型： import numpy as np arr...如果给出了不能强制转换元素的类型，则 NumPy 将引发 ValueError。...实例无法将非整数字符串（比如 ‘a’）转换为整数（将引发错误）： import numpy as np arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i') 转换已有数组的数据类型...更改现有数组的数据类型的最佳方法，是使用 astype() 方法复制该数组。

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关于PHP数组Key的强制类型转换 PHP是弱类型语言，就像JavaScript一样，在定义变量时，不需要强制指定变量的类型。...同时，PHP又有着强大的数组功能，数组的Key即可以是普通的数字类型下标，也可以是字符串类型的Hash键值，那么，当一个数组的Key同时拥有字符串和数字时，会产生什么情况呢？...我们定义的"1"、1下标的值都变成了1.1的"aaa"了？没错，PHP中的数组Key值只接受数字和字符串类型，当Key是字符串时，会强制转换为数字类型，遵守类型强制转换的规则。...它当然也不是一个标准的十进制数值。这里是违背了字符串转型数字的强制类型转换原则的，在变量的强制转换中，这两种字符串都会被转换为0，但在数组中则不会，这里会是一个坑，也是需要注意的地方。...接下来，是笔者曾经做过的一道面试题，和这个类型转换有着非常大的关系，代码如下： $a = ['a']; $a[2] = 'b'; $a[] = 'c'; $a['1'] = 'd'

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Numpy入门之数组大小和元素类型

数组的大小（shape） 1....，数组的元素在内存中的位置并没有改变（因此元素的总数保持不变），只是改变了索引的方式。...使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的“新”数组，原数组的shape保持不变： >>> d = a.reshape((2,2)) >>> d array([[1, 2],...d array([[1, 2], [3, 0]]) >>> d[0,1]=99 >>> a array([ 1, 99, 3, 0]) 数组元素类型通过数组的dtype属性获得元素的数据类型...通过数组的astype可以生成一个转换了数据类型的数组，默认与原数组不共享内存空间。

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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。...numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素使用范例：>>>import numpy as np>>> a = np.array([[np.nan...np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])和此类问题相关的还有一组判断用函数...，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite使用方法也很简单，以isnan举例说明：>>> import numpy as np>>> np.isnan(np.array

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numpy库数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度

import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(...a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) #打印数组尺寸...，即数组元素总数 print("数组形状：",a1.shape) #打印数组形状 print("数组的维度数目",a1.ndim) #打印数组的维度数目

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outputstream转byte数组_int类型转换为byte类型

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Java中将inputstream输入流转换成byte[]字节数组 Java中的I/O机制都是基于数据流进行输入和输出的，将流转换成字节数组保存下来是数据流传输必不可少的一部分。...转换的代码如下（在具体场景下需要处理流的关闭问题）(更多内容，请参阅程序员在旅途)： public static byte[] toByteArray(InputStream input) throws...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，本站将立刻删除。

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PIL中的Image和numpy中的数组array相互转换

PIL image转换成array img = np.asarray(image) 需要注意的是，如果出现read-only错误，并不是转换的错误，一般是你读取的图片的时候，默认选择的是"r"...修正的办法:　手动修改图片的读取状态 img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式 2. array转换成image Image.fromarray(np.uint8...(img)) 参考资料： http://stackoverflow.com/questions/384759/pil-and-numpy

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Numpy属性dtype的转换(数据类型转换):unit8和float32转换

查看数据类型print(image.dtype)unit8 转换成 float32先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数import numpy as npimage = image.astype...(np.float32) / 255float32 转换成 uint8每个数乘以255，再转化为uint8import numpy as npimage = (image * 255).astype(np.uint8

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初探numpy——数组的创建

方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...使用numpy.asarray方法创建数组 numpy.asarray方法可以将输入转换为ndarray，如果输入本身就是ndarray则不进行复制 numpy.asarray(a , dtype =...None , order = None) 参数描述 a 任意输入，可以是列表、列表的元组、元组、元组的元组、多维数组 dtype 数据类型 # 将列表转换为ndarray a=[1,2,3] array

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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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tensor 和 numpy 的互相转换

为什么要相互转换：简单一句话, numpy操作多样, 简单....但网络前向只能是tensor类型, 各有优势, 所以需要相互转换补充. # convert Tensor x of torch to array y of numpy: y = x.numpy();...# convert array x of numpy to Tensor y of torch: y = torch.from_numpy(x) # 先将数据转换成Tensor, 再使用CUDA...函数来将Tensor移动到GPU上加速如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。...x_np = x.data.numpy() # 改为： x_np = x.data.cpu().numpy() # 或者兼容上面两者的方式 x_np = x.detach().cpu().numpy

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例生成包含 5 个随机浮点数的 1-D 数组： from numpy import random x = random.rand(5) print(x) 实例生成有 3 行的 2-D 数组...ufuncs 还接受其他参数，比如： where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。 dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。什么是向量化？...将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。

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