我已经解决了这个问题在我的程序使用:

number_input = float("{:.1f}".format(float(input())))
list.append(number_input)

for i in range(len(list)): list[i]=float(list[i])

newlist = list(map(float, mylist))

import numpy as np
my_list = ['0.49', '0.54', '0.54', '0.54', '0.54', '0.54', '0.55', '0.54', '0.54', '0.54', '0.55', '0.55', '0.55', '0.54', '0.55', '0.55', '0.54', 
'0.55', '0.55', '0.54']
print(type(my_list), type(my_list[0]))   
# <class 'list'> <class 'str'>

它将类型显示为字符串列表。你可以使用numpy将这个列表同时转换为一个浮点数数组:

    my_list = np.array(my_list).astype(np.float)

    print(type(my_list), type(my_list[0]))  
    # <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.float64'>

[float(i) for i in lst]

准确地说，它创建了一个带有浮点值的新列表。与映射方法不同，它将在py3k中工作。

我必须首先从float字符串列表中提取数字:

   df4['sscore'] = df4['simscore'].str.findall('\d+\.\d+')

然后每个转换为浮点数:

   ad=[]
   for z in range(len(df4)):
      ad.append([float(i) for i in df4['sscore'][z]])

最后将所有浮点数赋值给一个dataframe为float64:

   df4['fscore'] = np.array(ad,dtype=float)