回答:
astypeメソッドを使用します。
>>> 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]])
np.array([np.inf]).astype(int)はnp.array([-np.inf]).astype(int)、、、およびnp.array([np.nan]).astype(int)すべてが同じものを返します。どうして？
nanとinfは浮動小数点値であり、意味のあるintに変換できません。あなたの前のコメントとして、驚くべき振る舞いがあり、正確な振る舞いは明確に定義されていないと思います。特定の値にマップnanしたい場合infは、自分で行う必要があります。
int。ですnumpy.int32。
丸めを制御するためのいくつかの派手な関数：rint、floor、trunc、ceil。フロートの丸め方、上向き、下向き、または最も近い整数への丸め方によって異なります。
>>> 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、他のタイプのいずれかをnumpy、astype（BrenBernで回答）にするには：
a.astype(int)
array([[1, 2],
[1, 3]])
>>> y.astype(int)
array([[1, 2],
[1, 2]])
astype汎用的すぎることがよくありますが、intx-inty変換を行うときにおそらくより便利です。floatを実行したい場合-int変換で丸めの種類を選択できるのは素晴らしい機能です。
7.99999整数をのようなintに安全に変換する最も簡単な方法8はnp.rint(arr).astype(int)？
astype(np.uint8)
入力がNumpy配列になるかどうかわからない場合はasarray、dtype=int代わりにwith を使用できますastype。
>>> np.asarray([1,2,3,4], dtype=int)
array([1, 2, 3, 4])
入力配列にすでに正しいdtypeがある場合asarrayは、配列のコピーを回避しastypeます（指定しない限り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
np.infかnp.nan、あなたの配列にないことを確認してください。たとえば、をnp.array([np.inf]).astype(int)出力しますarray([-9223372036854775808])。