python - type - Filtrar enteros en una matriz numpy float

numpy to float

Question

¿Hay alguna función incorporada para descartar números enteros y mantener solo el número flotante en numpy ?

import numpy as np

input = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])

desired_ouput = some_function(input)
# Expected ouput
# desired_output = np.array([0.01, 2.001, 2.002])

Answer 1

Enmascarar si cada elemento es igual a él como un entero.

arr = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])
out = arr[arr != arr.astype(int)]
#np.array([0.01, 2.001, 2.002])

Answer 2

No conozco ningún componente incorporado para esto, pero puedes filtrar esos flotadores usando:

filter(lambda x: int(str(x).split(''.'')[1]) != 0, input)

La expresión lambda aquí verifica si los lugares decimales son cero, lo que interpreto como el número que es un int.

Answer 3

No conozco ninguna función incorporada. Pero puedes crear uno tú mismo:

import numpy as np

A = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])

def remove_ints(arr):
    return arr[~(arr == arr.astype(int))]

res = remove_ints(A)

array([ 0.01 ,  2.001,  2.002])

Aparte, no debes usar una clase incorporada como input como nombre de variable.

Answer 4

No lo creo. Mi enfoque sería

import numpy as np
a = np.array([0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002])
mask = np.isclose(a, a.astype(int))

print(a[~mask])
#[ 0.01   2.001  2.002]

Answer 5

Si no tiene demasiados datos (lista corta), tal vez no necesite numpy :

>>> i = [0.0, 0.01, 1.0, 2.0, 2.001, 2.002]
>>> a=[j for j in i if not j.is_integer()]
>>> a
[''0.01'', ''2.001'', ''2.002'']

De lo contrario veremos la respuesta de Joe Iddon.

Answer 6

Siempre he usado np.equal con np.mod :

>>> A[~np.equal(np.mod(A, 1), 0)]
array([0.01 , 2.001, 2.002])