如何将一维numpy数组元素转换为普通int、float、double类型值

你遇到的是「长度为1的列表/元组包裹单元素numpy数组」的结构，按两步处理即可：

• 第一步：提取容器内的numpy数组
  无论外层是(np.array([1]),)类的元组还是[np.array([1]),]类的列表，直接用[0]索引即可取出内部的numpy数组对象。
• 第二步：将单元素numpy数组转为Python原生数值，有三类常用方案：
  1. 通用item()方案
     最推荐的用法，会自动匹配numpy数组的dtype转换为对应的Python原生类型（整数转int，浮点数转对应精度的float），示例代码：

  # 元组包裹场景
  tuple_val = (np.array([1]),)
  int_val = tuple_val[0].item()
  print(int_val, type(int_val)) # 输出：1 <class 'int'>
  
  # 列表包裹场景
  list_val = [np.array([2.718]),]
  float_val = list_val[0].item()
  print(float_val, type(float_val)) # 输出：2.718 <class 'float'>
  

  2. 索引取值方案
     确定数组为一维单元素时，直接用[0]取值即可，返回的numpy标量类型绝大多数场景可直接作为原生数值使用，如需严格转换为原生类型可额外套int()/float()：

  arr = np.array([3.14])
  num = arr[0] # 类型为numpy.float64，可直接参与数值运算
  native_num = float(arr[0]) # 转为原生float类型
  

  3. 强制类型转换方案
     明确需要指定输出类型时，直接对numpy数组套int()/float()即可完成转换：

  arr = np.array([5])
  int_res = int(arr) # 5 <class 'int'>
  float_res = float(arr) # 5.0 <class 'float'>
  

注意：以上方法仅适用于内部numpy数组仅含单个元素的场景，如果数组包含多个元素，调用item()会抛出异常，需要根据业务需求取指定位置元素或做聚合计算后再转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Siderius