Python中numpy.arange指定dtype为int时结果全为0的原因探究

嘿，这个坑我当初刚学NumPy的时候也踩过！原因其实是你误解了np.arange最后一个参数的作用——它不是用来把生成的浮点型数组转成整数的，而是直接指定整个数组的数据类型，并且在生成序列前就会把起始值、步长都强制转换成这个类型。

咱们拆解一下你写的代码：
当你调用np.arange(0.3, 12.5, 0.6, int)时，NumPy会先做这两步关键操作：

• 把起始值0.3强制转换为int类型，结果直接变成0；
• 把步长0.6也强制转换为int类型，结果变成0；

这下问题就一目了然了：你相当于让NumPy生成一个从0开始，每次加0，直到不超过12.5的序列——那可不就是一堆0嘛！

正确的做法 #

如果你想把生成的浮点序列转换成整数数组，应该先生成原始的浮点数组，再用astype()方法转换类型：

import numpy as np
x = np.arange(0.3, 12.5, 0.6).astype(int)
# 输出会是 [0 0 1 2 2 3 3 4 5 5 6 6 7 8 8 9 9 10 11 11 12]

或者如果需要四舍五入而不是直接截断小数部分的话，可以用np.round()配合类型转换：

x = np.round(np.arange(0.3, 12.5, 0.6)).astype(int)
# 输出会是 [0 1 2 2 3 3 4 4 5 6 6 7 8 8 9 9 10 11 11 12 12]

这样就能得到你预期的整数数组啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Developer