python numpy.ndarray中如何将数据转为int型

目录
  • numpy.ndarray中数据转为int型
  • 出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars

numpy.ndarray中数据转为int型

首先了解内容与类型

>>>print(a)
(array([[0.01124722],
       [0.21752586],
       [0.05586815],
       [0.03558792]]), array([[ 327],
       [ 366],
       [1887],
       [1153],
       [1792]], dtype=int64))
>>>print(type(a))
<class 'tuple'>
>>>print(a[1])
[[ 327]
 [ 366]
 [1887]
 [1153]
 [1792]]
>>>print(type(a[1]))
<class 'numpy.ndarray'>

接下来可以遍历a[1]，对每个元素用list()和tolist()转int，代码如下：

for i in a[1]：
    b = list(i)[0].tolist()

先用list()转为列表类型，[0]表示获取第一个值（其实也只有一个值），此时类型为numpy.int64，然后用tolist()便转为int型。

numpy.ndarray中数据转为int型

出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars

经过分析后发现是数据类型出现的错误。

原数据为 [63]，使用type得到数据类型为：<class 'numpy.ndarray'>

故将numpy的ndarray类型转为int (或者你需要的类型，此处为int）

使用 list(m)[0].tolist() 的方法得到如下的结果

63

<class 'int'>

Ok，问题成功解决。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Numpy ndarray 多维数组对象的使用

    Numpy ndarray 多维数组对象的使用

    介绍 目前它是Python数值计算中最为重要的基础包,将numpy的数组的对象作为数据交互的通用语,一般我们要充分理解好矩阵计算的原理,这需要你要有一些线性代数的基础知识.在对数据处理.清洗.构造子集.过滤.变换以及其他计算的过程快速的进行向量化计算,后续也会介绍R语言,因为R语言就是一个原生态基于向量化计算的编程语言. Numpy的核心特征之一就是一个N维数组对象--ndarray,这是一个快速灵活的大型数据集容器,可以进行科学数值计算. 代码操作 import numpy as np 导入好

  • Python数据清洗工具之Numpy的基本操作

    Python数据清洗工具之Numpy的基本操作

    1. Numpy(Numberical Python) Anaconda中已经集成了NumPy,可以直接使用.如果想要自行安装的话,可以使用流行的Python 包安装程序 pip 来安装 NumPy,目前使用的是Anaconde的环境进行学习和使用这个库 1.1 这库的安装方法 CMD :pip install numpy 或者使用清华源的镜像库:pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (直接复制可用) 如果想查

  • NumPy-ndarray 的数据类型用法说明

    NumPy-ndarray 的数据类型用法说明

    ndarray 的数据类型 数据类型,即 dtype ,也是一个特殊的对象, 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息(也成为了元数据,即表示数据的数据) dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因.通常,其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系,使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便. 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False) int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)

  • python numpy.ndarray中如何将数据转为int型

    python numpy.ndarray中如何将数据转为int型

    目录 numpy.ndarray中数据转为int型 出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars numpy.ndarray中数据转为int型 首先了解内容与类型 >>>print(a) (array([[0.01124722], [0.21752586], [0.05586815], [0.03558792]]), array([[ 327], [ 366], [1887], [1153], [1792]], dty

  • 对python numpy数组中冒号的使用方法详解

    python中冒号实际上有两个意思:1.默认全部选择:2. 指定范围. 下面看例子 定义数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) 输出为5x4二维数组 第一种意思,默认全部选择: 如,X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右 如,X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右

  • Python numpy ndarray属性,索引,切片

    目录 一.ndarray 的重要属性 二.切片 1. 一维切片 1. 二维切片 三.索引 1. 一维数组索引 2. 二维数组索引 3. 布尔索引 4. 非运算 5. 或运算 6. 与运算 一.ndarray 的重要属性 dtype属性:返回ndarray数组的数据类型,数据类型的种类. ndim属性:返回数组维度的数量. shape属性:返回数组对象的尺度,对于矩阵,即n行m列,shape是一个元组(tuple). size属性:返回用来保存元素的数量,相当于shape中n×m的值. T属性:返

  • python和flask中返回JSON数据的方法

    在python中可以使用json将数据格式化为JSON格式: 1.将字典转换成JSON数据格式: s=['张三','年龄','姓名'] t={} t['data']=s return json.dumps(t,ensure_ascii=False) 2.将列表转换成JSON数据格式: s=['张三','年龄','姓名'] return json.dumps(s,ensure_ascii=False) 使用json转换的在前端显示的数据为JSON字符串. 使用flask的jsonify转换后,在前

  • python 读取txt中每行数据,并且保存到excel中的实例

    使用xlwt读取txt文件内容,并且写入到excel中,代码如下,已经加了注释. 代码简单,具体代码如下: # coding=utf-8 ''' main function:主要实现把txt中的每行数据写入到excel中 ''' ################# #第一次执行的代码 import xlwt #写入文件 import xlrd #打开excel文件 fopen=open("e:\\a\\bb\\a.txt",'r') lines=fopen.readlines() #新

  • 利用python对Excel中的特定数据提取并写入新表的方法

    最近刚开始学python,正好实习工作中遇到对excel中的数据进行处理的问题,就想到利用python来解决,也恰好练手. 实际的问题是要从excel表中提取日期.邮件地址和时间,然后统计在一定时间段内某个人在某个项目上用了多少时间,最后做成一张数据透视表(这是问题的大致意思). 首先要做的就是数据提取了,excel中本身有一个text to column的功能,但是对列中规律性不好的数据处理效果很差,不能分割出想要的数据,所以我果断选择用python来完成. 要用的库一个是对excel读写处理

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python numpy数组中的复制知识解析

    这篇文章主要介绍了python numpy数组中的复制知识解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 vector = numpy.array([5, 10, 15, 20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) vector[equal_to_ten_or_five] = 50 print(vector) 第一次看到这个的时候一脸懵逼,后来分析了下懂了下面记录下,

  • Sql Server中实现行数据转为列显示

    Sql Server中实现行数据转为列显示

    目录 1.效果如下 2.解决方案 3.代码如下 场景:行数据的某列值想作为字段列显示 1.效果如下 2.解决方案 使用pivot进行行转列,以及结合分组 3.代码如下 select * from( select DeptName,InputCode from FWD_Department group by DeptName,InputCode ) as a pivot( max(InputCode) for DeptName in([随访中心],[全院],[家庭化产房],[妇科二],妇科一) )

  • C#中把Json数据转为DataTable

    简单 /// <summary> /// 将json转换为DataTable /// </summary> /// <param name="strJson">得到的json</param> /// <returns></returns> public static DataTable JsonToDT(string strJson) { //转换json格式 strJson = strJson.Replace(&

随机推荐