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强制新的 numpy 数组为浮点类型

isctest012 1月前

我时不时会写这样的代码：import numpy as npa = np.array([1,2,3])a[1] = 3.3a[2] *= 50print(a)这里我并不打算将a初始化为int，而是float，但是我忘了。

我时不时会写这样的代码：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
a[1] = 3.3
a[2] *= 50
print(a)

这里我并不是打算 a 将其初始化为 int ，而是 float ，但是我忘记了。

有没有办法确保这样的初始化默认为浮点数，除非明确指定 dtype？

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最新倒序只看楼主

Amjad 1月前 0 只看Ta

引用 2楼
不改变源代码是不行的。你的选择是：

养成在数字末尾加点的习惯：
```
np.array([1.,2.,3.])
```
使用 dtype ：
```
np.array([1,2,3], dtype=float)
```
创建一个新功能：
```
def ozi_array(*args, **kwargs):
    if 'dtype' not in kwargs:
        return np.array(*args, dtype=float, **kwargs)
    return np.array(*args, **kwargs)
```
David Pedroza Segoviano 1月前 0 只看Ta

引用 3楼
使用 dtype 参数请参见此处 :
```
>>> import numpy as np
>>> np.array([1, 2, 3], dtype=float)
array([ 1.,  2.,  3.])
```
salerokada 1月前 0 只看Ta

引用 4楼

我认为问题是如何将默认的 dtype=None 更改为 dtype=float。
Himanshu Bhardwaj 1月前 0 只看Ta

引用 5楼

添加包装函数...您无法更改 np dtype：>>> np.dtype='float' >>> np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3])