Python numpy.ndarray 数据转换为 int 类型的方法与错误排查
本文介绍在 Python 中将 numpy.ndarray 数据转换为 int 类型的方法。通过遍历数组元素,利用 list() 提取值后调用 tolist() 实现类型转换。针对出现的 only size-1 arrays can be converted to Python scalars 错误,分析原因为数据类型未正确转换,并提供 list(m)[0].tolist() 的解决方案,确保数据成功转为标准 Python int 类型。
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本站。
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