怎么把numpy数组里的数都改成int型 numpy数组转tensor

在使用numpy进行数值计算时，数据类型（`dtype`）的选择至关重要。不当的数据类型，尤其是使用如`np.uint8`等固定位宽的整数类型时，如果数据值超出其表示范围，将导致整数溢出，从而产生非预期的数据更改。本文将深入探讨numpy数据类型溢出的机制，并通过实例如何显示识别并避免此类问题，保证数据处理的准确性。理解NumPy数据类型与整数溢出

NumPy集群是Python中进行高效数值计算的核心工具，其性能优势部分来源于对底层数据类型的严格管理。每个NumPy集群都有dtype属性，它定义了吞吐量中每个元素的数据类型，例如np.int32（32位有符号整数）、np.float64（64位浮点数）或np.uint8（8位无符号整数）。

当一个数值被存储到一个无法完全表示它的数据类型时，就会发生数据溢出。对于整数类型来说，这意味着如果一个值超出了该值类型足够表示的顶点，它会“回绕”到一下，或者被截断。以np.uint8为例，它是一个8位无整数符号，可表示的范围是0到255。任何小于0或大于255的整数在被强制转换为np.uint8时，都会发生故障。例如，573转换为np.uint8时，因为会短路而相当于61（573） 常见问题场景：数据类型不匹配导致数据“变化”

考虑一个场景，我们需要对一组二维坐标点进行重新排序。初始数据可能包含更大的坐标值，例如：import numpy as npinput_data = np.array([[[ 573， 148]]， [[ 25， 223]]， [[ 153， 1023]]， [[ 730， 863]]])print(fquot；原始数据类型：{input_data.dtype}quot；)print(fquot；原始数据：\n{input_data}quot；)登录后复制

输出显示input_data的dtype通常会默认为np.int32或np.int64，这证明存储这些更新的值。

现在，假设我们编写了一个函数来处理这些点，但在初始化输出备份时错误地指定了np.uint8数据类型：def reorder_with_overflow(points)：points =points.reshape((4， 2)) # 错误地指定了np.uint8数据类型points_new = np.zeros((4， 1， 2)， np.uint8) add = points.sum(1) diff = np.diff（点，轴= 1）points_new [0] =点[np.argmin（add）]points_new[3] =点[np.argmax（add）]points_new[1] =点[np.argmin（diff）]points_new[2] =点[np.argmax（diff）]返回points_newoutput_data_overflow = reorder_with_overflow(input_data)print(fquot；\n使用np.uint8后的输出数据类型： {output_data_overflow.dtype}quot；)print(fquot；使用np.uint8后的输出数据：\n{output_data_overflow}quot；)登录后复制

观察上述代码的输出，你会发现output_data_overflow中的许多值与input_data中的原始值不符。例如，573变成了61，1023变成了255，730变成了2 18。这就是典型的整数溢出现象。

为了进一步验证，我们可以直接将原始数据强制转换为np.uint8来观察其效果：print(fquot；\n将原始数据强制转换为np.uint8：\n {input_data.astype(np.uint8)}quot；）登录后复制

输出结果会与output_data_overflow中的“错误”值完全一致，这明确指出了问题根源。

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解决这个问题的关键是确保参与计算和存储的NumPy存储都使用能够承载数据范围的数据类型。对于本例中的坐标值，如果可能超过255，则应选择更大的整数类型，例如np.int16、np.int32或np.int64。

以下是修改后的重新排序函数：def reorder_ Corrected(points)：points = points.reshape((4， 2)) # 修改：使用与输入数据兼容的数据类型，或根据数据范围选择更大的类型 # 这里的dtype可以从points并行继承，或者明确指定如np.int32points_new = np.zeros((4， 1， 2)， dtype=points.dtype) add =points.sum(1) diff =points.diff(points， axis=1)points_new[0] = points[np.argmin(add)]points_new[3]=points[np.argmax(add)]points_new[1]=points[np.argmin(diff)]points_new[2]=points[np.argmax(diff)]returnpoints_newoutput_data_ Corrected = reorder_ Corrected(input_data)print(fquot；\n后面的输出数据类型： {output_data_ Corrected.dtype}quot；)print(fquot；修改后面的输出数据：\n{output_data_ Corrected}quot；)登录后复制

现在，output_data_ Corrected将包含与原始input_data中相同的值，只是按照逻辑进行了重新排序，而没有发生数据丢失或改变。

使用Python列表的版本没有溢出？

在原始问题中，用户提到了一个使用Python列表实现的版本，为什么该版本没有出现数据溢出。因为这是可以Python内置的列表存储任何Python对象（包括NumPy数组元素），它们本身不存在强制固定位宽的数据类型。当最终通过np.array(lst)将列表转换为NumPy备份时，NumPy会根据列表中的数据自动推断一个合适的数据类型（通常是np.int32或np.int64），这个类型足以容纳所有值，因此避免了溢出。def reorder_by_lst(points)： 点 = 点.reshape((4， 2)) add = 点.sum(1) diff = np.diff(点， axis=1) a = 点[np.argmin(add)] d = 点[np.argmax(add)] b = 点[np.argmin(diff)] c = 点[np.argmax(diff)] lst = [a， b， c， d] return np.array(lst) # NumPy会根据lst中的数据自动推断dtypeoutput_data_list_version = reorder_by_lst(input_data)print(fquot；\n列表转换版本后的NumPy队列数据类型： {output_data_list_version.dtype}quot；)print(fquot；列表版本转换后的 NumPy 吞吐量：\n{output_data_list_version}quot；)登录后复制

这个例子进一步强调了 NumPy 在创建队列时自动推断 dtype 的机制，以及手动指定 dtype 时需要注意的潜在陷阱。注意事项与最佳实践显式指定 dtype：在创建 NumPy 吞吐量时，如果对数据范围有明确的预期，最好显式地指定 dtype，例如 np.array([1， 2， 3]， dtype=np.int16) 或 np.zeros(shape， dtype=np.float32)。检查数据类型范围： 使用np.iinfo（针对整数类型）或np.finfo（针对浮点类型）可以查看特定数据类型的简单和顶端。print(np.iinfo(np.uint8))print(np.iinfo(np.int16))登录后复制

这有助于选择正确的数据类型。避免不必要的类型转换：密集或不当的类型转换可能导致性能下降或数据精度损失。在进行操作时，尽量保持数据类型的一致性，或在必要时进行安全的类型提升。各地着手，逐步测试：当处理复杂的数据流时，先用小规模、已知范围的数据进行测试，以验证数据类型是否正确处理。阅读NumPy文档： 熟悉NumPy的广播规则、通用函数（ufuncs）以及类型提升规则，对于理解复杂操作中的数据类型行为至关重要。总结

NumPy的数据类型管理是其强大功能的核心，但同时也会带来潜在的陷阱，特别是整数误区。当数据值超出了dtype的表示范围时，NumPy不会转发错误，而是默默地进行这个“回绕”操作，导致数据中断被“更改”。

通过理解类型的作用、明确指定数据类型、并利用np.iinfo工具检查类型范围，开发人员可以有效避免此类问题，确保NumPy评分计算的准确性和可靠性。在编写NumPy代码时，始终对数据文章的预期范围和选定的数据类型保留，是构建健壮应用程序的关键。

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