python - 2D float numpy 配列を 2D int numpy 配列に変換するには?

Question

実際のnumpy配列をint numpy配列に変換するには? マップを配列に直接使用しようとしましたが、うまくいきませんでした。

Answer 1

メソッドを使用しastypeます。

>>> 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]])

Answer 2

丸めを制御するための numpy 関数: rint、floor、trunc、ceil。フロートをどのように丸めたいかによって、上、下、または最も近い整数に丸めます。

>>> 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.]])

これの 1 つを int にするか、numpy の他のタイプの 1 つをastypeにするには (BrenBern の回答による):

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

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

Answer 3

入力が Numpy 配列になるかどうかわからない場合は、代わりにasarraywithを使用できます。dtype=intastype

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

入力配列が既に正しい dtype を持っている場合asarrayは、配列のコピーを回避しますastypeが、( を指定しない限りcopy=False) は回避しません:

>>> 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