Converter Float Array em Int Array em NumPy

Freqüentemente, temos que converter valores flutuantes em valores inteiros para uma variedade de casos de uso. Semelhante é o caso com arrays Python e arrays NumPy.

Usando algumas funções de NumPy, podemos facilmente converter arrays NumPy 2D flutuantes em arrays NumPy inteiros 2D.

Neste artigo, falaremos sobre dois desses métodos, ndarray.astype() e numpy.asarray().

Converter um array 2D de Float para Int usando ndarray.astype() no NumPy

As matrizes NumPy são do tipo ndarray. Esses objetos têm funções embutidas, e uma dessas funções é astype(). Esta função é usada para criar uma cópia de um array NumPy de um tipo específico. Este método aceita cinco argumentos, a saber, dtype, order, casting, subok e copy. dtype refere-se ao tipo de dados do array copiado. order é um argumento opcional e controla o layout da memória do array resultante. Todas as outras opções são opcionais.

Para saber mais sobre os outros parâmetros desta função, consulte a documentação oficial desta função aqui

Consulte o código a seguir para entender melhor essa função.

import numpy as np

myArray = np.array(
    [[1.0, 2.5, 3.234, 5.99, 99.99999], [0.3, -23.543, 32.9999, 33.0000001, -0.000001]]
)
myArray = myArray.astype(int)
print(myArray)

Resultado:

[[  1   2   3   5  99]
 [  0 -23  32  33   0]]

Converter um array 2D de Float para Int usando ndarray.asarray()

Em segundo lugar, podemos usar a função asarray(). Esta função aceita quatro argumentos, a, dtype, order e like.

• a refere-se à matriz de entrada que deve ser convertida.
• dtype refere-se ao tipo de dados para o qual a matriz deve ser convertida. Curiosamente, dtype é um argumento opcional e seu valor padrão é inferido da própria entrada.
• order e like também são outros argumentos opcionais. Ordem refere-se ao layout de memória do array de saída.

Para saber mais sobre os argumentos desta função, consulte a documentação oficial desta função aqui

import numpy as np

myArray = np.array([[1.923, 2.34, 23.134], [-24.000001, 0.000001, -0.000223]])
myArray = np.asarray(myArray, dtype=int)
print(myArray)

Resultado:

[[  1   2  23]
 [-24   0   0]]

No código acima, o tipo de dados é mencionado como int e a matriz de saída também é um array NumPy de número inteiro.