如何将 int32 numpy 数组转换为 int16 numpy 数组？

Question

我想将一个 numpy 数组从int32类型转换为int16类型。

我有一个int32名为的数组array_int32，我正在将其转换为int16.

import numpy as np
array_int32 = np.array([31784960, 69074944, 165871616])`
array_int16 = array_int32.astype(np.int16)

转换后，将array_int16变成零数组。我不知道我在做什么错误。有人可以帮助我吗？

Answer 1

您可以丢弃底部 16 位：

n=(array_int32>>16).astype(np.int16)                          

这会给你这个：

array([ 485, 1054, 2531], dtype=int16

Answer 2

您中的数字array_int32太大，无法用 16 位表示（16 位的有符号整数值只能表示最大值 2^16-1=32767）。\n显然，numpy 只是在此将结果数字设置为零案件。

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可以通过更改文档casting的可选参数来修改此行为astype状态

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从 NumPy 1.9 开始，如果要转换为的字符串 dtype 在 \xe2\x80\x98safe\xe2\x80\x99 转换模式中不够长，无法保存正在转换的整数/浮点数组的最大值，则 astype 方法现在会返回错误铸造。以前，即使结果被截断，也允许进行强制转换。

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因此，额外的要求casting=\'safe\'将导致 a TypeError，因为从 32（或 64）位转换为 16，因为原始类型的最大值对于新类型来说太大，例如

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import numpy as np\narray_int32 = np.array([31784960, 69074944, 165871616])\narray_int16 = array_int32.astype(np.int16, casting=\'safe\')\n

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结果是

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TypeError: Cannot cast array from dtype(\'int64\') to dtype(\'int16\') according to the rule \'safe\'

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