问题标签 [numpy-dtype]

我有一个包含 numpy int32 值的列表列表。我想将所有这些 int32 值转换为常规 int。原因是因为作为我流程的一部分，这些值稍后会被输入到非最大抑制函数中，该函数不接受 int32。

下面是我的数据的结构（以常规 int 形式）。我不知道如何为 int32 值制作测试集......否则我可能会解决这个问题。

整数列表列表

编辑：一些截图可以帮助理解我的数据是什么样的。

尝试在 Scientific Linux 中进行模拟时，我遇到了以下错误。

创建虚拟环境后，我可以通过 升级包pip2 install --upgrade numpy --user python，现在我有 numpy-1.16.6、scipy-1.2.3 和 pandas-0.24.2。但是，还是出现了上面的ValueError。

我还检查了在新创建的环境中打开 python后，我得到了

因此，关键可能是如何避免使用 numpy-1.7.1？请注意，我无法更改任何内容，/usr/lib64/python2.7/site-packages因为我使用的是我们大学的集群系统。

提前非常感谢！

当用一个字符检查字符串的数据类型时，我得到的 dtype 为 <U1 符合预期。

但是在向数组添加一个整数后，为什么它会消耗 21 个字符？

我正在阅读一个大的 csv 文件。为了在读取时正确设置数据类型，我仅读取 5 行样本，然后获取 pandas 推断的 dtypes。然后，我想手动编辑它以正确配置数据类型，然后调用 read_csv 来读取完整文件。

然而，当我做df1.dtypes.to_dict()熊猫然后产生这个

我不想要那个 dtype，因为当我粘贴它以将其分配给我编辑的临时 dict 时出现错误。因此，我将此输出复制并粘贴到 VSCode，使用正则表达式提取以下输出：

有没有办法直接在熊猫中得到这个？

我不知道如何解决这个问题，想知道是否有人可以帮助我？

代码： np.array(data['close'].tolist())

之后，当我运行我的代码时，我收到以下错误： TypeError: expected dtype object, got 'numpy.dtype[int64]'

我该如何解决？

错误：回溯（最后一次调用）：文件“C:\Users\nicol\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py”，第 3343 行，在 run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self .user_ns) 文件“”，第 10 行，在 model.fit(init_pop) 文件“C:\Users\nicol\anaconda3\lib\site-packages\tagenalgo\tagenalgo.py”，第 310 行，适合 pop_fit = self. _fitness_evaluation(pop) 文件“C:\Users\nicol\anaconda3\lib\site-packages\tagenalgo\tagenalgo.py”，第 246 行，在 _fitness_evaluation fit_vals_lst.append(self._fitness_cal(ind)[0]) –<br /> 文件“C:\Users\nicol\anaconda3\lib\site-packages\tagenalgo\tagenalgo.py”，第 201 行，在 _fitness_cal idc = rsi_signal(self.price, rsi=rsi, buy_sig=buy_sig, sell_sig=sell_sig , error_tol=sig_tol) TypeError: expected dtype object, got 'numpy.dtype[int64]'

数据样本：时间戳，关闭

2016-01-04 14:15:00,2.3552 2016-01-04 14:30:00,2.34595 2016-01-04 14:45:00,2.34105 2016-01-04 15:00:00,2.32945