Python scipy generic_筛选器强制转换返回值

使用代码：

def stat_function(x):
    center = x[len(x) / 2]
    ecdf = ECDF(xx)
    percentile = (1 - ecdf(center)) * 100
    print percentile
    return percentile

主要内容： 我得到了输出：

[[84 76 76 76 76 76 76 76 76 60]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[52 48 48 48 48 48 48 48 48 39]
[24 15 15 15 15 15 15 15 15  0]]

一切正常，但如果我在返回之前在函数中打印“percentile”，我会发现我所有的15实际上都是16.0，我的39都是40.0。函数generic_filter要求返回一个float，返回“16.0”，但在构建的数组中，它被转换为int并变成“15”。确实如此

打印百分位数，int（百分位数）

将显示“16.0,15”。
如果有人能帮助我理解为什么这个scipy函数需要一个浮点，然后把它转换成int，为什么int（16.0）给出15，我就在这里

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PS：即使使用

numpy.array（generif\u filter（…），dtype=numpy.float）

，我也得到了错误的整数表。

哇，解决方案很棘手。Scipy将以第一个表的类型强制转换返回表的所有值。
例如：

table = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 
generic_filter(table, ... ) # returns a table of integers
table = numpy.array(table, numpy.float)
generic_filter(table, ... ) # returns this time a table of floats

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因此，如果像我一样，scipy无理由强制转换其输出，请更改您的输入；）

哇，解决方案很棘手。scipy将以第一个表的类型强制转换返回表的所有值。
例如：

table = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 
generic_filter(table, ... ) # returns a table of integers
table = numpy.array(table, numpy.float)
generic_filter(table, ... ) # returns this time a table of floats

所以，如果像我一样，scipy无缘无故地播放他的输出，请更改您的输入；）