Cómo convertir un numpy array de ‘float64’ a ‘float’

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Solución:

Sí, en realidad cuando usas Python nativo float para especificar el dtype para un array numpy lo convierte en float64. Como se indica en la documentación:

Tenga en cuenta que, arriba, usamos el objeto flotante de Python como un dtype. NumPy lo sabe int se refiere a np.int_, bool medio np.bool_ que float es np.float_ y complex es np.complex_. Los otros tipos de datos no tienen equivalentes de Python.

Y –

flotar_ – Abreviatura de float64.

Es por eso que a pesar de que usas float para convertir todo array para flotar, todavía usa np.float64.

De acuerdo con el requisito de la otra pregunta, la mejor solución sería convertir a un objeto flotante normal después de tomar cada valor escalar como:

float(new_array[0])

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Una solución que se me ocurrió es crear una subclase para float y usar eso para el casting (aunque para mí se ve mal). Pero preferiría la solución anterior a esta si es posible. Ejemplo –

In [20]: import numpy as np

In [21]: na = np.array([1., 2., 3.])

In [22]: na = np.array([1., 2., 3., np.inf, np.inf])

In [23]: type(na[-1])
Out[23]: numpy.float64

In [24]: na[-1] - na[-2]
C:Anaconda3Scriptsipython-script.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  if __name__ == '__main__':
Out[24]: nan

In [25]: class x(float):
   ....:     pass
   ....:

In [26]: na_new = na.astype(x)


In [28]: type(na_new[-1])
Out[28]: float                           #No idea why its showing float, I would have thought it would show '__main__.x' .

In [29]: na_new[-1] - na_new[-2]
Out[29]: nan

In [30]: na_new
Out[30]: array([1.0, 2.0, 3.0, inf, inf], dtype=object)

Puedes crear un tipo anónimo float como esto

>>> new_array = my_array.astype(type('float', (float,), ))
>>> type(new_array[0])

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