對於python陣列來說，可以有三種格式：
numpy包裡的array格式，例如,建立乙個三行而列的陣列：a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])。
matrix格式，例如：b = np.matrix([[1,2],[3,4],[5,6]])。
利用list組成的陣列，例如：c = [[1,2],[3,4],[5,6]]。
可以看到，array和matrix格式都是numpy包封裝的，那麼它倆有什麼區別呢？其實從字面意思就可以看出來，array嘗試實現我們數學課本中的陣列，而matrix嘗試實現我們數學課本中的矩陣，陣列和矩陣的區別就是這兩個資料結構的區別。即：matrix格式的運算完全滿足矩陣運算規則，比如，上邊建立的b矩陣，我們運算：b*b就會報錯，原因是行列數不滿足矩陣乘法的規則。
一般情況下，我們使用array格式就夠了。
做了乙個稍長的鋪墊之後接下來進入正題，對於array格式的陣列來說，numpy提供了乙個方便的函式：np.trunc(arr)來執行取整操作。
看下邊乙個小例子：
a = np.array([[
1.2,
2.2,
3.2,
4.2],[
5.2,
6.2,
7.2,
8.2]])
b = np.trunc(a)
print
(b)
[[1. 2. 3. 4.]可以看到，雖然已經將對應的元素取整，但是元素本身的格式依舊不是整數，如果需要保證元素本身就是int資料型別，那麼需要新增這條語句：[5. 6. 7. 8.]]
c = b.astype(int)
輸出c，可以看到元素已經變成了int型別。
如果原始資料是list，處理之後還需要得到list資料，那麼只需要加一條轉換語句即可：d = c.tolist()
看起來如果以後想將陣列裡的元素取整，只需要轉換成array格式，呼叫np.trunc(arr)，就可以解決一切問題了，沒有別的函式什麼事情了。其實不然，上帝給你開啟了一扇窗，總會再給你挖乙個坑。這種方法雖然簡單易行，但是轉換後的每個元素的格式是int32格式的，這個int32型別是經過numpy包二次封裝的，在大多數情況下，和python基本的int資料型別沒有什麼區別，但是，當我們想把這個陣列裡的元素存放在json檔案中，就會報這樣的錯誤：99 is not json serializable。這是因為json是沒有辦法識別numpy包封裝過的資料的。
好訊息是，array轉換成list的函式：a.tolist()函式貼心地提供了把陣列裡每個元素轉換成基本資料型別的服務，只需要利用該函式轉換之後，就可以放心地在json檔案中儲存啦。
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