你转换为unsigned int 8，其中-1对应于255，-2对应于254等。如果你想得到-1，-2，你必须使用np.int8将其转换为有符号的int 8：

>>> np.float32(-2.0358603).astype(np.uint8)
254                                        
>>> np.float32(-2.0358603).astype(np.int8) 
-2

根据astype上的numpy文档，这是一个“不安全的转换”，意味着“任何数据转换都可以完成”。他们没有说铸造是如何完成的，我没有找到它在一个快速搜索的文档，所以它可能是实现依赖。
我的猜测如下：首先，将32位浮点数转换为8位有符号整数，其默认为向零截断，例如，-1.3变成了-1.然后从无符号8位整数转换为8位无符号整数，得到值255。事

float x = -1.2997805;  # Assume float is 32-bit
(uint8_t)(int8_t)x;

这与直接使用(uint8_t)x转换为8位无符号int不同，至少在我测试的平台上（godbolt的x86-64 gcc），它给出0。
这种事情是very confusing，甚至可能是平台相关的（可能取决于什么操作系统，numpy版本，FP硬件决定做什么，或者处理器是否使用2s补码等），所以在不知道你将在什么平台上运行代码的情况下，不要依赖这种行为，无论如何，这是糟糕的编码实践。令人惊讶的是，我找不到numpy的选角规则是如何运作的。

其他的答案已经解决和解释了这个问题。不过，我可以提出一个实际上可能有用的替代方案：

np.uint8(np.clip(x, 0, 255))

其中x是浮点型数组。
此方法确保负数变为0，而巨大的正数（> 255）变为255。
例如

>>> x = [223.2, 888.2, -32, 255.3, 255]
>>> np.uint8(np.clip(x, 0, 255))
array([223, 255,   0, 255, 255], dtype=uint8)