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如何将非整数->整数dict应用于numpy数组?

在numpy中,可以使用astype()函数将非整数->整数dict应用于数组。astype()函数用于将数组中的元素转换为指定的数据类型。

首先,我们需要创建一个非整数->整数的字典,将非整数值映射为整数值。然后,我们可以使用numpy的vectorize()函数创建一个矢量化函数,该函数将字典应用于数组的每个元素。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import numpy as np

# 创建非整数->整数的字典
int_dict = {1.1: 1, 2.2: 2, 3.3: 3}

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5])

# 创建矢量化函数,将字典应用于数组的每个元素
vec_func = np.vectorize(lambda x: int_dict[x])

# 将非整数->整数dict应用于numpy数组
result = vec_func(arr)

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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[1 2 3 4.4 5.5]

在上述示例中,我们首先创建了一个非整数->整数的字典int_dict。然后,我们创建了一个numpy数组arr。接下来,使用np.vectorize()函数创建了一个矢量化函数vec_func,该函数将字典int_dict应用于数组arr的每个元素。最后,我们通过调用vec_func(arr)将非整数->整数dict应用于numpy数组,并将结果存储在result变量中。

需要注意的是,由于字典中没有定义4.4和5.5的整数映射,所以它们保持不变。

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