numpy.matrix.astype#

方法

matrix.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)#

复制数组，并将其转换为指定的类型。

参数:
dtypestr 或 dtype

数组要转换成的类型代码或数据类型。

order{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, 可选

控制结果的内存布局顺序。‘C’ 表示 C 顺序，‘F’ 表示 Fortran 顺序，‘A’ 表示如果所有数组都是 Fortran 连续的则为 ‘F’ 顺序，否则为 ‘C’ 顺序，‘K’ 表示尽可能接近数组元素在内存中出现的顺序。默认为 ‘K’。

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, 可选

控制可能发生的数据类型转换种类。为了向后兼容，默认为 ‘unsafe’。

  • ‘no’ 表示根本不应进行数据类型转换。

  • ‘equiv’ 表示只允许字节顺序更改。

  • ‘safe’ 表示只允许可以保留值的转换。

  • ‘same_kind’ 表示只允许安全转换或同类转换，例如 float64 到 float32。

  • ‘unsafe’ 表示可以进行任何数据转换。

subokbool, 可选

如果为 True，则子类将被传递（默认），否则返回的数组将被强制为基类数组。

copybool, 可选

默认情况下，astype 总是返回一个新分配的数组。如果设置为 false，并且满足 dtype、order 和 subok 要求，则返回输入数组而不是副本。

返回:
arr_tndarray

除非 copy 为 False 并且满足返回输入数组的其他条件（请参阅 copy 输入参数的描述），arr_t 是一个与输入数组形状相同的新数组，其 dtype 和 order 由 dtype 和 order 给出。

引发:
ComplexWarning

当从复数转换为浮点数或整数时。为了避免这种情况，应使用 a.real.astype(t)。

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([1. ,  2. ,  2.5])

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