我想用C语言创建一个函数来扩展Python，它可以接受float或int类型的输入。所以基本上，我希望f(5)和f(5.5)成为可接受的输入。我不认为我可以使用if(!PyArg_ParseTuple(args,"i",$value))因为它只需要int或只需要float。如何让我的函数允许输入整数或float？我想知道我是否应该只获取输入并将其放入PyObject中并以某种方式获取PyObject的类型-这是正确的方法吗？ 最佳答案 如果您声明一个C函数来接受float，如果您将它传递给一个int，编译器将不会报错。例如，这个程序

我将从3个简单的示例开始:pd.DataFrame([[True]]).sum()01dtype:int64pd.DataFrame([True]).sum()01dtype:int64pd.Series([True]).sum()1所有这些都符合预期。这是一个更复杂的例子。df=pd.DataFrame([['a','A',True],['a','B',False],['a','C',True],['b','A',True],['b','B',True],['b','C',False],],columns=list('XYZ'))df.Z.sum()4也符合预期。但是，如果我grou

我正在尝试使用Numpy为整数和float生成随机64位整数值，在该类型的整个有效值范围内。要生成随机32位float，我可以使用:In[2]:np.random.uniform(low=np.finfo(np.float32).min,high=np.finfo(np.float32).max,size=10)Out[2]:array([1.47351436e+37,9.93620693e+37,2.22893053e+38,-3.33828977e+38,1.08247781e+37,-8.37481260e+37,2.64176554e+38,-2.72207226e+37,2.

因为我不需要double我的机器内存有限，我想处理更大的数据集我需要将提取的数据(作为矩阵)传递给BLAS库，单精度的BLAS调用比double等效调用快2倍。请注意，并非原始csv文件中的所有列都具有浮点类型。我只需要将float32设置为浮点列的默认值。 最佳答案 尝试:importnumpyasnpimportpandasaspd#Sample100rowsofdatatodeterminedtypes.df_test=pd.read_csv(filename,nrows=100)float_cols=[cforcindf_t

我有一个包含如下列的pandas数据框:df.columns=pd.to_datetime(list(df))#list(df)=["2017-01","2016-01",...]然后我在数据集的每一行中执行了一个插值，因为我有一些我想摆脱的NaN。这是打印的结果:ORIGINAL2007-12-01NaN2008-12-01NaN2009-12-01NaN2010-12-01-0.352011-12-010.672012-12-01NaN2013-12-01NaN2014-12-011.032015-12-010.372016-12-01NaN2017-12-01NaNName:ro

我有一个数据框df=pd.DataFrame(data=np.arange(10),columns=['v']).astype(float)如何确保v中的数字是整数？我非常担心舍入/截断/浮点表示错误 最佳答案 与astype(int)比较暂时将您的列转换为int并使用np.array_equal进行测试:np.array_equal(df.v,df.v.astype(int))Truefloat.is_integer您可以将此python函数与apply结合使用:df.v.apply(float.is_integer).all()

我知道出于效率原因，秒和微秒可能在datetime.timedelta中单独表示，但我只是编写了这个简单的函数:defto_seconds_float(timedelta):"""Calculatefloatingpointrepresentationofcombinedseconds/microsecondsattributesin:param:`timedelta`.:raiseValueError:If:param:`timedelta.days`istruthy.>>>to_seconds_float(datetime.timedelta(seconds=1,milliseco

除了使用一组or语句之外isinstance(x,np.float64)或isinstance(x,np.float32)或isinstance(np.float16)是否有更简洁的方法来检查变量是否为float类型？ 最佳答案 你可以使用np.floating:In[11]:isinstance(np.float16(1),np.floating)Out[11]:TrueIn[12]:isinstance(np.float32(1),np.floating)Out[12]:TrueIn[13]:isinstance(np.floa

我正在调用这条线:lang_modifiers=[keyw.strip()forkeywinrow["language_modifiers"].split("|")ifnotisinstance(row["language_modifiers"],float)]这似乎适用于row["language_modifiers"]是一个词(atlasmethod,central)的地方，但当它出现时就不行了向上为nan。我认为我的ifnotisinstance(row["language_modifiers"],float)可以捕捉到事情以nan出现的时间，但事实并非如此。背景:row["la

我有一个号码例如a=1.22373type(a)isfloat我想知道一个数字是否是float64还是不行。我如何使用Python或NumPy找到答案？ 最佳答案 使用isinstance:>>>f=numpy.float64(1.4)>>>isinstance(f,numpy.float64)True>>>isinstance(f,float)Truenumpy.float64是继承自python原生的float类型。那是因为它既是float又是float64(@Bakuriuthx指出)。但是，如果您将检查pythonfloat