Як конвертувати 2D float numpy масив у 2D int numpy масив?

302

Як перетворити реальний масив numpy в масив int numpy? Спробував використовувати карту безпосередньо для масиву, але це не спрацювало.

python numpy

— Шань
джерело

404

Використовуйте 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
джерело

30

Просто переконайтеся, що у вас немає np.infабо np.nanу вашому масиві, оскільки вони мають дивовижні результати. Наприклад, np.array([np.inf]).astype(int)виходи array([-9223372036854775808]).

— Гаррет

На моїй машині np.array([np.inf]).astype(int), np.array([-np.inf]).astype(int)і np.array([np.nan]).astype(int)повертає те ж саме. Чому?

— BallpointBen

1

@BallpointBen: nanі infє значеннями з плаваючою комою, і їх неможливо змістовно перетворити на int. Як зазначається в коментарі до ваших зауважень, буде дивовижна поведінка, і я не думаю, що точна поведінка є чітко визначеною. Якщо ви хочете скласти карту nanта infпевні значення, вам потрібно зробити це самостійно.

— BrenBarn

Зауважте, що x.astype (int) [0] [0] не має типу int. Це numpy.int32.

— Кріс Андерсон

Зауважте, що хоч це і перетворює масив у ints, відповідь @ fhtuft може призвести до менших сюрпризів

— Натан Мусоке

66

Деякі функції, як керувати округленням: rint , floor , trunc , ceil . залежно від того, як ви хочете округлити поплавці, вгору, вниз або до найближчого int.

>>> 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.]])

Для того, щоб зробити один з цього в до міжнар, або один з інших типів в NumPy, astype (як це відповів на BrenBern):

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

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

— fhtuft
джерело

2

Саме те, що я шукав. astypeчасто занадто загальний, і я вважаю, що це, мабуть, корисніше робити перетворення intx - inty. Коли я хочу зробити float - перетворення int, щоб мати можливість вибору типу округлення, це приємна особливість.

— Бакуріу

11

Тож найпростіший спосіб безпечної конвертації майже-ints, таких як 7.99999ints 8, це np.rint(arr).astype(int)?

— ендоліт

будь-яким способом в numpy, щоб зробити це uint8?

— Райан

2

@Ryanastype(np.uint8)

— Кріс Андерсон

14

Ви можете використовувати 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]])

— Гекаголік
джерело

12

Якщо ви не впевнені , що ваш внесок буде масив Numpy, ви можете використовувати asarrayз dtype=intзамість astype:

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

Якщо вхідний масив вже має правильний dtype, asarrayуникає копії масиву, поки astypeйого немає (якщо ви не вказали 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 ''
джерело