Как преобразовать 2D-массив с плавающей запятой в массив 2D int numpy?

Ответ 1

Используйте метод astype.

>>> 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]])

Ответ 2

Некоторые функции numpy для управления округлением: rint, floor, trunc, ceil. в зависимости от того, как u хочет округлить поплавки, вверх, вниз или до ближайшего 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.]])

Чтобы сделать одно из этого в int или одном из других типов в numpy, astype (как ответил BrenBern):

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

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

Ответ 3

вы можете использовать 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]])

Ответ 4

Если вы не уверены, что ваш вход будет массивом Numpy, вы можете использовать asarray с dtype=int вместо astype:

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

Если входной массив уже имеет правильный тип dtype, asarray избегает копирования массива, а astype не делает (если вы не укажете 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