我正在嘗試從包含整數的陣列中計算資訊，但是當我進行計算時，結果是 foat 的。如何更改 ndarry 以接受 0.xxx 數字作為輸入。目前我只得到0。這是我一直試圖開始作業的代碼：
ham_fields = np.array([], dtype=float) # dtype specifies the type of the elements
ham_total = np.array([], dtype=float) # dtype specifies the type of the elements
ham_fields = data[data[:, 0] == 0] # All the first column of the dataset doing a check if they are true or false
ham_sum = np.delete((ham_fields.sum(0)),0) # Boolean indices are treated as a mask of elements to remove none Ham items
ham_total = np.sum(ham_sum)
ham_len = len(ham_sum)
for i in range(ham_len):
ham_sum[i] = (ham_sum[i] self.alpha) / (ham_total (ham_len * self.alpha))
uj5u.com熱心網友回復：
ham_fields = np.array([], dtype=float)
ham_fields = data[data[:, 0] == 0]
ham_sum = np.delete((ham_fields.sum(0)),0)
這一行將一個新的陣列物件分配給ham_fields。第一個任務對你沒有任何幫助。在 Python 中，變數不是在開始時宣告的。
如果data有intdtype，那么也有ham_fields。你可以用另一個作業來改變它
ham_fields = ham_fields.astype(float)
ham_sum有相同dtype的ham_fields，從它的派生。
將浮點數分配給intdtype 陣列的元素不會更改 dtype。
for i in range(ham_len):
ham_sum[i] = (ham_sum[i] self.alpha) / (ham_total (ham_len * self.alpha))
如果self.alpha,ham_total是標量，那么你應該能夠做到
ham_sum = (ham_sum self.alpha)/(ham_toal (ham_len * self.alpha))
這將創建一個新陣列，它將是浮點數，并將其分配給ham_sum變數。這是一個新的分配（不是修改），因此保留了 float dtype。或者為了清楚起見，將其分配給一個新的變數名稱。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以在計算后使用 astype(int) 將其轉換為 int 陣列
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
print(array1.dtype)
#output: int64
array2 = np.array([2, 3, 4])
print(array2.dtype)
#output: int64
array3 = array1 / array2
print(array3.dtype)
#output: float64
array4 = array3.astype(int)
print(array3.dtype)
#output: int64
您還可以通過使用括號在計算中執行此操作：
array3 = (array1 / array2).astype(int)
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