numpy 数字输出周围有类型转换，这是我的程序中的一个错误

我使用四元数函数将 python 元组转换为 numpy 数组，然后将返回的 numpy 数组转换回元组。这里， start_pos 是一个元组 (0,0,0) 第二个元组进入列表。

current_pos = np.array(start_pos)
current_quaternion = Quaternion.from_axis_angle(np.array([0,0,1]), math.radians(rotation))
vertices.append(tuple(current_pos))

这曾经在我的最后一台笔记本电脑上工作，但是现在，当我运行我的源代码时 tuple(current_pos) 的输出看起来像 (np.int64(0), np.int64(0), np.int64(0))

这对我不起作用，因为顶点需要要写入文件，格式需要像 0.4999238475781956 这样的原始数字，而不是 np.float64(0.4999238475781956)

以前，相同的源代码在 tuple(current_pos) 后面输出正确的东西。它输出原始数字。当我将文件导入新笔记本电脑并安装 python 和 numpy 时，某些变化导致了此问题。

• Python 版本：3.12.4（tags/v3.12.4:8e8a4ba，2024 年 6 月 6 日，19:30:16） [MSC v.1940 64 位 (AMD64)]
• NumPy 版本：2.0.1

和 start_pos = (0,0,0) ，我期望将 3 个原始数字的元组作为浮点数附加到列表中 vertices 相反， vertices 看起来像：

[(np.int64(0), np.int64(0), np.int64(0)),
 (np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(1.0)),
 (np.float64(0.4999238475781956), np.float64(0.008726203218641754), np.float64(1.8660254037844388)),
 (np.float64(0.0), np.float64(0.0), np.float64(2.0))]

由于 NumPy 数组维护数据类型，因此会在元组中看到类型转换。当创建 current_pos = np.array(start_pos) 时，它会创建一个数据类型为 int64 的 NumPy 数组，因为 start_pos 是一个整数元组。后续操作可能会将数组中的值更改为浮点数，但数组的数据类型仍为 int64 或 float64 。

要解决此问题，需要在创建元组后从 NumPy 数组中提取原始数字值。可以通过多种方式实现：

1. 使用 tolist() 方法：

vertices.append(tuple(current_pos.tolist()))

tolist() 方法将 NumPy 数组转换为 Python 列表，其中包含原始 Python 数值类型。

1. 使用列表推导：

vertices.append(tuple(float(x) for x in current_pos))

此方法遍历 NumPy 数组并使用 float(x) 将每个元素转换为 Python 浮点数，然后创建一个新的元组。

1. 在创建数组时指定数据类型：

current_pos = np.array(start_pos, dtype=float)
vertices.append(tuple(current_pos))

通过在创建 current_pos 数组时指定 dtype=float ，可以确保数组从一开始就包含浮点数，从而无需以后进行转换。

通过应用这些方法中的任何一种，应该能够在 vertices 列表中获取原始数字元组，而不会出现类型转换。