配列の要素全てを型変換したい

Question

前提・実現したいこと

配列の要素全てを型変換したいです
以下のようなデータをfloatからintに変換したいです。

data = [[ 722. 1386.]
 [ 761.  327.]
 [ 797. 1449.]
 [ 848. 1276.]
 [ 852.  994.]
 [ 868. 1262.]
 [ 960. 1912.]
 [1024.  180.]
 [1148. 2019.]
 [1170. 2177.]
 [1179. 1349.]
 [1191. 1800.]
 [1203.  403.]
 [1257. 1935.]
 [1298. 2397.]
 [1328. 1482.]
 [1386.  285.]
 [1394. 2097.]
 [1405. 1987.]
 [1436. 2461.]
 [1439.  820.]
 [1457. 2412.]
 [1458. 1761.]]

data1 = []
for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        data1[i][j] = int(data[i][j])
        print(type(data1[i][j]))

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-06731334e397> in <module>
      2 for i in range(data.shape[0]):
      3     for j in range(data.shape[1]):
----> 4         data1[i][j] = int(data[i][j])
      5         print(type(data1[i][j]))

IndexError: list index out of range

これはdata1というリストの生成の仕方がよくないのでしょうか？

他にも

for i in range(data.shape[0]):
    for j in range(data.shape[1]):
        data[i][j] = int(data[i][j])
        print(type(data[i][j]))

としたところtypeはfloatのままで変わりませんでした。何故int型にならなかったか、こちらもわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyterでpython3を使用しております。

Comments

[ppaul]

dataの定義でエラーになります。
間違っていませんか？

Answer 1

dataはおそらくnumpyのndarrayでしょう。
data1は空リストなので、data1[0]を調べる段階でエラーになります。
ndarrayとリストの違いを良く理解してください。

dataがnumpyのndarrayなら、以下で出来ます。

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([[ 722, 1386,],
...  [ 761.,  327.,],
...  [ 797., 1449.,],
...  [ 848., 1276.,],
...  [ 852.,  994.,],
...  [ 868., 1262.,],
...  [ 960., 1912.,],
...  [1024.,  180.,],
...  [1148., 2019.,],
...  [1170., 2177.,],
...  [1179., 1349.,],
...  [1191., 1800.,],
...  [1203.,  403.,],
...  [1257., 1935.,],
...  [1298., 2397.,],
...  [1328., 1482.,],
...  [1386.,  285.,],
...  [1394., 2097.,],
...  [1405., 1987.,],
...  [1436., 2461.,],
...  [1439.,  820.,],
...  [1457., 2412.,],
...  [1458., 1761.,]])
>>>
>>> data1 = np.array(data, dtype=int)
>>> print(data1)
[[ 722 1386]
 [ 761  327]
 [ 797 1449]
 [ 848 1276]
 [ 852  994]
 [ 868 1262]
 [ 960 1912]
 [1024  180]
 [1148 2019]
 [1170 2177]
 [1179 1349]
 [1191 1800]
 [1203  403]
 [1257 1935]
 [1298 2397]
 [1328 1482]
 [1386  285]
 [1394 2097]
 [1405 1987]
 [1436 2461]
 [1439  820]
 [1457 2412]
 [1458 1761]]
>>> print(type(data1[0,0]))
<class 'numpy.int32'>