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也许对我来说是坑
astype并不能in place地改变一个ndarray。简单来说，就是每次使用astype，都会产生一个新的数组。
例如
IN: arr = np.array([3.7,-1.2,-2.6,0.5,12.9,10.1])
OUT: array([ 3.7, -1.2, -2.6, 0.5, 12.9, 10.1])
- 如果是直接输入：
arr.astype(int32)
然后检查arr.dtype，返回的是dtype(‘float64’)
- 但是，如果是
arr2 = arr.astype(int32)
此时arr2.dtype就是dtype(‘int32’)
原因就是本文第二段所述
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