Convierta Float Array en Int Array en NumPy

1. Convierta un array 2D de Float a Int usando ndarray.astype() en NumPy
2. Convierta un array 2D de Float a Int usando ndarray.asarray()

A menudo, tenemos que convertir valores flotantes en valores enteros para una variedad de casos de uso. Similar es el caso de las matrices Python y las matrices NumPy.

Usando algunas funciones de NumPy, podemos convertir fácilmente matrices NumPy flotantes 2D en matrices NumPy enteras 2D.

En este artículo, hablaremos de dos de estos métodos, ndarray.astype() y numpy.asarray().

Convierta un array 2D de Float a Int usando ndarray.astype() en NumPy

Las matrices NumPy son de tipo ndarray. Estos objetos tienen funciones integradas, y una de esas funciones es astype(). Esta función se utiliza para crear una copia de un array NumPy de un tipo específico. Este método acepta cinco argumentos, a saber, dtype, order, casting, subok y copy. dtype se refiere al tipo de datos del array copiada. order es un argumento opcional y controla el diseño de la memoria del array resultante. Todas las demás opciones son opcionales.

Para obtener más información sobre los otros parámetros de esta función, consulte la documentación oficial de esta función aquí

Consulte el siguiente código para comprender mejor esta función.

import numpy as np

myArray = np.array(
    [[1.0, 2.5, 3.234, 5.99, 99.99999], [0.3, -23.543, 32.9999, 33.0000001, -0.000001]]
)
myArray = myArray.astype(int)
print(myArray)

Producción :

[[  1   2   3   5  99]
 [  0 -23  32  33   0]]

Convierta un array 2D de Float a Int usando ndarray.asarray()

En segundo lugar, podemos utilizar la función asarray(). Esta función acepta cuatro argumentos, a, dtype, order y like.

• a se refiere a el array de entrada que debe convertirse.
• dtype se refiere al tipo de datos al que se debe convertir el array. Curiosamente, dtype es un argumento opcional y su valor predeterminado se infiere de la entrada en sí.
• order y like también son otros argumentos opcionales. order se refiere al diseño de memoria del array de salida.

Para obtener más información sobre los argumentos de esta función, consulte la documentación oficial de esta función aquí

import numpy as np

myArray = np.array([[1.923, 2.34, 23.134], [-24.000001, 0.000001, -0.000223]])
myArray = np.asarray(myArray, dtype=int)
print(myArray)

Producción :

[[  1   2  23]
 [-24   0   0]]

En el código anterior, el tipo de datos se menciona como int, y el array de salida también es un array de números enteros.