python - python：将numpy数组数据类型从int64转换为int

Question

我对 python 有点陌生，我在另一个程序（ABAQUS）中使用 python 模块。然而，这个问题完全与 python 相关。

在程序中，我需要创建一个整数数组。该数组稍后将用作 ABAQUS 中定义的函数的输入。问题与整数的数据类型有关。在数组中，整数的数据类型为“int64”。但是，当我将数组输入到所需的函数时，出现以下错误：

“ABAQUS 接口仅支持 INT、FLOAT 和 DOUBLE（如果标准 long 是 64 位，则使用类型码为 int 的多数组）”

我不需要 ABAQUS 的帮助。如果我在 python 中将数据类型转换为“int”，这就足够了。我以为我可以简单地使用 int() 函数来转换数据类型。这没有用。任何建议将不胜感激。谢谢你们。

Answer 1

numpy.ndarray.tolist会这样做：

a.tolist()

如果您的数据是 pandas 系列，您可以使用相同的结果调用他们的tolist包装器。

Answer 2

@JF 塞巴斯蒂安的回答：

a.astype(numpy.int32)

Answer 3

使用对象item()方法numpy.int64，正如Mike T在另一个类似问题中的回答所解释的那样。

官方文档在这里：https ://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.chararray.item.html#numpy.chararray.item

Answer 4

最后，如果您使用 numpy 将 int64 值列表转换为 int，您将获得一个 numpy 值（int64、int32 等）。如果你想要一个常规的 int（不是 numpy int），我找到了一种可行的方法。您将其转换为字符串，然后转换为列表！请享用...

import ast

a = ast.literal_eval(str(a))

Answer 5

如果是pandas系列，可以先转换成Dataframe，然后使用df.to_dict()，然后numpy.int64就会转换成int

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(5,size=(3,4)),
index=np.arange(3))

In [4]: type(df[0][0])

Out[4]: numpy.int64

In [5]: dict_of_df = df.to_dict()

In [6]: type(dict_of_df[0][0])

Out[6]: int