一次对整个 numpy 数组进行 python 类型转换

Question

我有一个 numpy 列表，它的元素类型是 numpy.float64，我想将列表的所有元素都转换为 float。

这是列表的打印结果:

[array([ -7.19244777e+24,   3.32768299e-02,  -7.19249216e+24], dtype=float32), 
 array([ -8.87044985e+25,   1.46775544e-01,  -8.87068228e+25], dtype=float32), 
 array([ 0.61927807, -0.16575921,  0.98002648], dtype=float32),
 array([ 0.63426137, -0.15838303,  0.97730571], dtype=float32)]

我可以使用以下代码将每个元素从 numpy.float 转换为 float。

mtx = []
for i in range(len(centroids)):
    row = []
    for j in range(len(centroids[i])):
        row.append(np.asscalar(centroids[i][j])) 
    mtx.append(row) 

我想知道是否有任何单行或实用方法可以将整个列表的元素从 numpy.float64 转换为 float ？

字符串和其他数据类型的相同问题。

Answer 1

np.ndarray.tolist() 正是您想要的。

>>> a = np.identity(3, np.float64)
>>> a
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> b = a.tolist()
>>> type(b[0][0])
<class 'float'>

应用于您的数组列表:

>>> array = np.array
>>> float32 = np.float32
>>> loa = [array([ -7.19244777e+24,   3.32768299e-02,  -7.19249216e+24], dtype=float32), 
...  array([ -8.87044985e+25,   1.46775544e-01,  -8.87068228e+25], dtype=float32), 
...  array([ 0.61927807, -0.16575921,  0.98002648], dtype=float32),
...  array([ 0.63426137, -0.15838303,  0.97730571], dtype=float32)]
>>> 
>>> lol = [a.tolist() for a in loa]
>>> lol
[[-7.192447772100603e+24, 0.03327682986855507, -7.19249215957853e+24], [-8.870449851573768e+25, 0.14677554368972778, -8.870682280549097e+25], [0.619278073310852, -0.16575920581817627, 0.9800264835357666], [0.6342613697052002, -0.15838302671909332, 0.9773057103157043]]
>>> type(lol[0][0])
<class 'float'>