Jak przekonwertować tablicę numpy z 'float64' na 'float'

Question

Jak przekonwertować numpyarray z typu 'float64' na typ 'float'? W szczególności, w jaki sposób mogę przekonwertować cały array z dtype'float64' mieć dtype'float'? czy to możliwe? Odpowiedź na pytanie dla skalarów w powyższym zadaniu, które ma być duplikatem, nie zawiera mojego pytania.

Rozważ to:

>>> type(my_array[0]) 
<type 'numpy.float64'> 

>>> # Let me try to convert this to 'float': 
>>> new_array = my_array.astype(float) 
>>> type(new_array[0]) 
<type 'numpy.float64'> 

>>> # No luck. What about this: 
>>> new_array = my_array.astype('float') 
>>> type(new_array[0]) 
<type 'numpy.float64'> 

>>> # OK, last try: 
>>> type(np.inf) 
<type 'float'> 
>>> # Yeah, that's what I want. 
>>> new_array = my_array.astype(type(np.inf)) 
>>> type(new_array[0]) 
<type 'numpy.float64'> 

Jeśli nie jesteś pewien, dlaczego może chcę to zrobić, zobacz this question i jego odpowiedzi.

Answer 1

Można utworzyć typ anonimowy float jak ten

>>> new_array = my_array.astype(type('float', (float,), {})) 
>>> type(new_array[0]) 
<type 'float'> 

Answer 2

Tak, w rzeczywistości, gdy używasz natywnego języka Python float do określenia typu dla tablicy, numpy konwertuje go na float64. Jak podano w documentation -

Note that, above, we use the Python float object as a dtype. NumPy knows that int refers to np.int_ , bool means np.bool_ , that float is np.float_ and complex is np.complex_. The other data-types do not have Python equivalents.

oraz -

float_ - Shorthand for float64.

Dlatego mimo korzystania float przekonwertować całą tablicę float, to nadal korzysta np.float64.

Zgodnie z wymogiem z innej kwestii, najlepszym rozwiązaniem będzie konwersja do normalnego obiektu pływaka po wykonaniu każdej wartości skalarne jak -

float(new_array[0]) 

---

Rozwiązanie, które mogę myśleć jest stworzenie podklasa dla float i użyj jej do rzutowania (choć dla mnie wygląda źle). Ale wolałbym wcześniejsze rozwiązanie tego problemu, jeśli to możliwe. Przykład -

In [20]: import numpy as np 

In [21]: na = np.array([1., 2., 3.]) 

In [22]: na = np.array([1., 2., 3., np.inf, np.inf]) 

In [23]: type(na[-1]) 
Out[23]: numpy.float64 

In [24]: na[-1] - na[-2] 
C:\Anaconda3\Scripts\ipython-script.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars 
    if __name__ == '__main__': 
Out[24]: nan 

In [25]: class x(float): 
    ....:  pass 
    ....: 

In [26]: na_new = na.astype(x) 


In [28]: type(na_new[-1]) 
Out[28]: float       #No idea why its showing float, I would have thought it would show '__main__.x' . 

In [29]: na_new[-1] - na_new[-2] 
Out[29]: nan 

In [30]: na_new 
Out[30]: array([1.0, 2.0, 3.0, inf, inf], dtype=object)