如何将numpy int转换为带有单独的numpy数组的浮点数？

Question

我有大量的numpy内存错误问题数据，我尝试使用切片来处理它，如下所示：如果切片无法解决内存错误，如何合并两个大型numpy数组？

切片适用于numpy.multiply，但似乎无法将numpy int转换为使用切片进行浮动。 以下是示例：

images = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
images[0:5] = images[0:5].astype(numpy.float32)
print type(images[0])
images = images.astype(numpy.float32)
print type(images[0])

<type 'numpy.int32'>
<type 'numpy.float32'>

一旦我使用images.astype（numpy.float32），我得到了内存错误（dtype是相同的）。 目标内存太小，可能很难使用稀疏矩阵。

感谢您的任何建议...！

Answer 1

您不能仅修改切片的dtype 。 当你做

images[0:5] = images[0:5].astype(numpy.float32)

images[0:5].astype(numpy.float32)创建了一个float的切片的拷贝，但结果被转换回int分配回时images切片，因为images是dtype int 。

您可以做的是创建切片的临时副本并将其转换为float：

copied_slice = images[0:5].astype(numpy.float32)

对数据的这一较小部分进行所有所需的计算，保存所需的任何结果，然后继续进行下一个（复制和转换）切片。