2D float numpy array를 2D int numpy array로 변환하는 방법은 무엇입니까?

302

실제 numpy 배열을 int numpy 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까? 배열을 직접 사용하여 map을 시도했지만 작동하지 않았습니다.

python numpy

— 샨
소스

404

astype방법을 사용하십시오 .

>>> 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]])

— 브렌 반
소스

30

놀라운 결과가 있기 때문에 배열 이 np.inf없거나 np.nan배열에 있는지 확인하십시오 . 예를 들어, np.array([np.inf]).astype(int)outputs array([-9223372036854775808])입니다.

— 개럿

내 컴퓨터에서 np.array([np.inf]).astype(int), np.array([-np.inf]).astype(int)및 np.array([np.nan]).astype(int)모두 같은 것을 반환합니다. 왜?

— BallpointBen

1

@BallpointBen : nan및 inf부동 소수점 값이며 의미있게 int로 변환 할 수 없습니다. 앞서 언급 한 의견에 따르면 놀라운 행동이있을 것이며 정확한 행동이 명확하게 정의되어 있지 않다고 생각합니다. 매핑 nan하고 inf특정 값을 지정하려면 직접 수행해야합니다.

— BrenBarn

x.astype (int) [0] [0]은 유형이 아닙니다 int. 그것은이다 numpy.int32.

— Chris Anderson

이것이 배열을 int로 변환하지만 @fhtuft의 대답은 놀라움을 덜 줄입니다.

— Nathan Musoke

66

반올림을 제어하는 방법에 대한 몇 가지 numpy 함수 : rint , floor , trunc , ceil . 플로트를 반올림, 위, 아래 또는 가장 가까운 정수로 반올림하려는 방법에 따라.

>>> 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.]])

이 중 하나를 int로 만들거나 다른 유형 중 하나를 numpy, astype으로 만들려면 ( BrenBern 이 대답 한대로) :

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

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

— fhtuft
소스

2

정확히 내가 찾던 것. astype종종 너무 일반적이며 intx-inty 변환을 수행 할 때 더 유용하다고 생각합니다. float을하고 싶을 때-int 변환은 반올림의 종류를 선택할 수 있다는 것이 좋은 기능입니다.

— Bakuriu

11

따라서 거의 같은 7.99999정수를 int와 같은 정수로 안전하게 변환하는 가장 간단한 방법 8은 np.rint(arr).astype(int)무엇입니까?

— endolith

numpy에서 uint8로 만드는 방법은 무엇입니까?

— Ryan

2

@ 라이언astype(np.uint8)

— 크리스 앤더슨

14

당신은 사용할 수 있습니다 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]])

— 해커 홀릭
소스

12

당신은 확실히 당신의 입력이 NumPy와 배열을 될 것입니다하지 않는 경우, 당신은 사용할 수 있습니다 asarray로 dtype=int대신 astype:

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

입력 배열에 이미 올바른 dtype이있는 asarray경우 배열 복사를 피하면서 ( astype그렇지 않은 경우 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''
소스