非常不言自明(我在Windows上):>>>importsys,numpy>>>a=numpy.int_(sys.maxint)>>>int(a).__class__>>>int(int(a)).__class__为什么调用int一次得到一个long，而调用它两次得到一个int？这是错误还是功能？ 最佳答案 这个问题特定于Numpy和Python2。在Python3中没有单独的int和long类型。该行为的发生是由于numpy中的一个差一错误。int(x)用一个参数转换x调用电话号码PyNumber_Int(x).PyNumber_

python中str与int类型的相互转换1.str转换成int方法：使用int()函数#python中str转换成inta='12'b=int(a)#转换成10进制str对应的intc=int(a,16)#转换成16进制str对应的intprint(type(b))#print(b)#12print(type(c))#print(c)#183.int转换成str方法：使用str()函数#python中int转换成strd=12e=str(d)#转换成int对应10进制的strf=hex(d)#转换成int对应16进制的strprint(type(e))#print(e)#12print(ty

我想将字符串转换为最严格的数据类型:int或float。我有两个字符串:value1="0.80"#thisneedstobeafloatvalue2="1.00"#thisneedstobeaninteger.在Python中如何确定value1应该是Float而value2应该是Integer？ 最佳答案 defisfloat(x):try:a=float(x)except(TypeError,ValueError):returnFalseelse:returnTruedefisint(x):try:a=float(x)b=in

我想将字符串转换为最严格的数据类型:int或float。我有两个字符串:value1="0.80"#thisneedstobeafloatvalue2="1.00"#thisneedstobeaninteger.在Python中如何确定value1应该是Float而value2应该是Integer？ 最佳答案 defisfloat(x):try:a=float(x)except(TypeError,ValueError):returnFalseelse:returnTruedefisint(x):try:a=float(x)b=in

我正在处理tensorflow0.12，但在转换时遇到问题。下面的代码片段做了一件奇怪的事情:sess=tf.InteractiveSession()a=tf.constant(1)b=tf.cast(a,tf.float32)printb.eval()我得到一个值:6.86574233e-36我还尝试使用tf.to_float()和tf.saturate_cast。两者都给出了相同的结果。请帮忙。 最佳答案 sess=tf.InteractiveSession()a=tf.constant(1,tf.int64)您需要为您的tf.

我正在处理tensorflow0.12，但在转换时遇到问题。下面的代码片段做了一件奇怪的事情:sess=tf.InteractiveSession()a=tf.constant(1)b=tf.cast(a,tf.float32)printb.eval()我得到一个值:6.86574233e-36我还尝试使用tf.to_float()和tf.saturate_cast。两者都给出了相同的结果。请帮忙。 最佳答案 sess=tf.InteractiveSession()a=tf.constant(1,tf.int64)您需要为您的tf.

假设我们有a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=a.get_shape()[0]我如何转换b以便我可以在进一步的计算中使用它，例如对于给定的张量T我将能够创建一个新的张量，比如newT=T/b 最佳答案 您必须使用图形操作:a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=tf.shape(a)[0]返回虽然b=a.get_shape()[0]返回Dimension(None) 关于p

假设我们有a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=a.get_shape()[0]我如何转换b以便我可以在进一步的计算中使用它，例如对于给定的张量T我将能够创建一个新的张量，比如newT=T/b 最佳答案 您必须使用图形操作:a=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,3072))b=tf.shape(a)[0]返回虽然b=a.get_shape()[0]返回Dimension(None) 关于p

以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead

以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead