如何將numpy int轉換為帶有單獨的numpy數組的浮點數？

Question

我有大量的numpy內存錯誤問題數據，我嘗試使用切片來處理它，如下所示：如果切片無法解決內存錯誤，如何合並兩個大型numpy數組？

切片適用於numpy.multiply，但似乎無法將numpy int轉換為使用切片進行浮動。 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），我得到了內存錯誤（dtype是相同的）。 目標內存太小，可能很難使用稀疏矩陣。

感謝您的任何建議...！

Answer 1

您不能僅修改切片的dtype 。 當你做

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

images[0:5].astype(numpy.float32)創建了一個float的切片的拷貝，但結果被轉換回int分配回時images切片，因為images是dtype int 。

您可以做的是創建切片的臨時副本並將其轉換為float：

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

對數據的這一較小部分進行所有所需的計算，保存所需的任何結果，然后繼續進行下一個（復制和轉換）切片。