在Python中將'numpy.ndarray'轉換為float64失敗？

Question

這是我的代碼如下：

a = np.array([[1,2,3]])
b = np.array([[2,2,2]])
x = np.dot(b,a.T)
print(type(x))

這給了我'numpy.ndarray' ，我想將'numpy.ndarray'轉換為float64：

x = x.astype(np.float64)
print(type(x))

但是它返回了'numpy.ndarray' ，為什么不起作用？

Answer 1

簡短的回答 ：您可能想使用float(np.dot(a,bT)) 。

您的np.dot生成3×3矩陣：

>>> np.dot(a.T,b)
array([[2, 2, 2],
       [4, 4, 4],
       [6, 6, 6]])

而且有一個矩陣轉換為浮動（你當然可以計算實例的決定因素 ，但是這是一個轉換）沒有通用的固有方式。

您可能想以其他方式使用np.dot ：

>>> np.dot(a,b.T)
array([[12]])

現在它是一個1×1矩陣。 這里簡單地將元素從矩陣中彈出當然是合理的。 我們可以通過索引來做到這一點：

>>> np.dot(a,b.T)[0,0]
12
>>> type(np.dot(a,b.T)[0,0])
<class 'numpy.int64'>

因此，現在我們獲得了單個in64元素。 這仍然不是浮點數，但是現在我們可以使用Python的float構造函數來獲取浮點數：

>>> float(np.dot(a,b.T)[0,0])
12.0
>>> type(float(np.dot(a,b.T)[0,0]))
<class 'float'>

現在最好的部分是，如果矩陣僅包含單個元素，則numpy使其更加方便，並且您可以簡單地在matrix上調用float(..) 。 所以：

>>> float(np.dot(a,b.T))
12.0

如果您想使用np.float64 ，則大致相同：

>>> np.float64(np.dot(a,b.T))
12.0
>>> type(np.float64(np.dot(a,b.T)))
<class 'numpy.float64'>