对于那些不需要自动转换并且知道值的numpy dtype的人来说，关于数组标量的一个旁注:

Array scalars differ from Python scalars, but for the most part they can be used interchangeably (the primary exception is for versions of Python older than v2.x, where integer array scalars cannot act as indices for lists and tuples). There are some exceptions, such as when code requires very specific attributes of a scalar or when it checks specifically whether a value is a Python scalar. Generally, problems are easily fixed by explicitly converting array scalars to Python scalars, using the corresponding Python type function (e.g., int, float, complex, str, unicode).

源

因此，在大多数情况下，可能根本不需要转换，可以直接使用数组标量。效果应该与使用Python scalar相同:

>>> np.issubdtype(np.int64, int)
True
>>> np.int64(0) == 0
True
>>> np.issubdtype(np.float64, float)
True
>>> np.float64(1.1) == 1.1
True

但是，如果出于某种原因，需要显式转换，则使用相应的Python内置函数是正确的方法。正如另一个答案所示，它也比数组标量item()方法快。

如果你想转换(numpy。数组或numpy标量或本机类型或numpy.darray)本机类型你可以简单地做:

converted_value = getattr(value, "tolist", lambda: value)()

Tolist会将标量或数组转换为python原生类型。默认的lambda函数处理值已经是本机的情况。

numpy将该信息保存在一个暴露为typeDict的映射中，因此您可以执行如下操作:

>>> import __builtin__ as builtins  # if python2
>>> import builtins                 # if python3

然后::

>>> import numpy as np
>>> {v: k for k, v in np.typeDict.items() if k in dir(builtins)}
{numpy.object_: 'object',
 numpy.bool_: 'bool',
 numpy.string_: 'str',
 numpy.unicode_: 'unicode',
 numpy.int64: 'int',
 numpy.float64: 'float',
 numpy.complex128: 'complex'}

如果你想要实际的python类型，而不是它们的名称，你可以执行::

>>> {v: getattr(builtins, k) for k, v in np.typeDict.items() if k in vars(builtins)}
{numpy.object_: object,
 numpy.bool_: bool,
 numpy.string_: str,
 numpy.unicode_: unicode,
 numpy.int64: int,
 numpy.float64: float,
 numpy.complex128: complex}

对不起，这部分来晚了，但我正在寻找一个转换numpy的问题。float64只适用于常规Python浮点数。我看到了3种方法:

npValue.item () npValue.astype(浮动) 浮动(npValue)

以下是IPython的相关计时:

In [1]: import numpy as np

In [2]: aa = np.random.uniform(0, 1, 1000000)

In [3]: %timeit map(float, aa)
10 loops, best of 3: 117 ms per loop

In [4]: %timeit map(lambda x: x.astype(float), aa)
1 loop, best of 3: 780 ms per loop

In [5]: %timeit map(lambda x: x.item(), aa)
1 loop, best of 3: 475 ms per loop

听起来float(npValue)似乎更快。

Tolist()是一种更通用的实现方法。它适用于任何基元dtype，也适用于数组或矩阵。

如果从基本类型调用I，实际上不会产生一个列表:

numpy = 1.15.2

>>> import numpy as np

>>> np_float = np.float64(1.23)
>>> print(type(np_float), np_float)
<class 'numpy.float64'> 1.23

>>> listed_np_float = np_float.tolist()
>>> print(type(listed_np_float), listed_np_float)
<class 'float'> 1.23

>>> np_array = np.array([[1,2,3.], [4,5,6.]])
>>> print(type(np_array), np_array)
<class 'numpy.ndarray'> [[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

>>> listed_np_array = np_array.tolist()
>>> print(type(listed_np_array), listed_np_array)
<class 'list'> [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]

翻译整个ndarray而不是一个单位数据对象:

def trans(data):
"""
translate numpy.int/float into python native data type
"""
result = []
for i in data.index:
    # i = data.index[0]
    d0 = data.iloc[i].values
    d = []
    for j in d0:
        if 'int' in str(type(j)):
            res = j.item() if 'item' in dir(j) else j
        elif 'float' in str(type(j)):
            res = j.item() if 'item' in dir(j) else j
        else:
            res = j
        d.append(res)
    d = tuple(d)
    result.append(d)
result = tuple(result)
return result

但是，当处理大型数据帧时，需要花费一些时间。我也在寻找一个更有效的解决方案。 希望有更好的答案。