我有以下numpy数组和之前的设置，它有一个单词队列和一个临时变量'temp'来存储一个单词。这个词需要逐字逐句地“放”到numpy 2d数组中：
from collections import deque
import numpy as np
message=input("Write a message:")
wordqueue=message.split()
queue=deque(wordqueue)
print(wordqueue)
for i in range(1):
temp=wordqueue.pop(0) #store the removed item in the temporary variable 'temp'
print(wordqueue)
print(temp)
display = np.zeros((4,10)) #create a 2d array that is to store the words from the queue
print(display)
display[0, 0] = temp #add the word from the temp variable to fill the array (each character in each sequential position in the array)
print(display)
不幸的是，输出结果如下：
Write a message: This is a message for the display array
['This', 'is', 'a', 'message', 'for', 'the', 'display', 'array']
['is', 'a', 'message', 'for', 'the', 'display', 'array']
This
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
Traceback (most recent call last):
File "python", line 20, in <module>
ValueError: could not convert string to float: 'This'
我确实尝试定义了2d数组并定义了数据类型，但这也不是很明显，我不断遇到各种错误。
我想要帮助的是以下内容： 1.理想情况下，我希望numpy数组设置为“*”而不是zeros / 1（文档对此设置没有帮助）。 2.用temp变量替换数组中的* s。每个*的一个字母
实施例
显示数组： （4 x 20）
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输入消息：这是测试消息 temp：这个
更新的显示将显示：
t h i s * * * * * * * * * * * * * * * *
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对于后续的话，它会填充数组（如果单词太大则截断，如有必要则转到下一行）
到目前为止： https://repl.it/IcJ3/7
我试过这个，例如，创建一个char数组：
display = np.chararray((4,10)) #create a 2d array that is to store the letters in the words from the queue
display[:]="*"
但它产生了这个，插入了错误的“b”。看不出为什么......
[[b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*']
[b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*']
[b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*']
[b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*' b'*']]
在这里更新（处理）repl.it： https://repl.it/IcJ3/8
答案 0 :(得分：1)
首先，如果你想要一个“字符”数组，你必须要小心你所期望的。在Python 3中，字符串现在是 unicode代码点的序列。在Python 2中，字符串是来自C语言的经典“字节序列”字符串。这意味着，从内存pov开始，unicode类型可能会占用大量内存：
In [1]: import numpy as np
In [2]: chararray = np.zeros((4,10), dtype='S1')
In [3]: unicodearray = np.zeros((4,10), dtype='U1')
In [4]: chararray.itemsize, unicodearray.itemsize
Out[4]: (1, 4)
In [5]: chararray.nbytes
Out[5]: 40
In [6]: unicodearray.nbytes
Out[6]: 160
因此，如果您知道只想使用ascii字符，则可以使用S1 dtype将内存使用量减少到1/4。另请注意，由于Python 3中的S1实际上对应于bytes数据类型（与Python 2 str完全相同），因此表示前缀为b，所以b'this is a bytes object'：
In [7]: chararray
Out[7]:
array([[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'']],
dtype='|S1')
In [8]: unicodearray
Out[8]:
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']],
dtype='<U1')
现在，假设您有一些要为阵列分配消息的有效负载。如果您的消息由可表示为ascii的字符组成，那么您可以使用dtype快速放松：
In [15]: message = 'This'
In [16]: unicodearray.reshape(-1)[:len(message)] = list(message)
In [17]: unicodearray
Out[17]:
array(['T', 'h', 'i', 's', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',
'', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',
'', '', '', '', '', '', ''],
dtype='<U1')
In [18]: chararray.reshape(-1)[:len(message)] = list(message)
In [19]: chararray
Out[19]:
array([[b'T', b'h', b'i', b's', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b''],
[b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'', b'']],
dtype='|S1')
但是，如果不的话：
In [22]: message = "กขฃคฅฆงจฉ"
In [23]: len(message)
Out[23]: 9
In [24]: unicodearray.reshape(-1)[:len(message)] = list(message)
In [25]: unicodearray
Out[25]:
array(['ก', 'ข', 'ฃ', 'ค', 'ฅ', 'ฆ', 'ง', 'จ', 'ฉ', '', '', '', '', '', '',
'', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',
'', '', '', '', '', '', '', ''],
dtype='<U1')
In [26]: chararray.reshape(-1)[:len(message)] = list(message)
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeEncodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-7d7cdb93de1f> in <module>()
----> 1 chararray.reshape(-1)[:len(message)] = list(message)
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character '\u0e01' in position 0: ordinal not in range(128)
In [27]:
注意，如果您想使用np.zeros以外的元素初始化数组，可以使用np.full：
In [27]: chararray = np.full((4,10), '*', dtype='S1')
In [28]: chararray
Out[28]:
array([[b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*'],
[b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*'],
[b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*'],
[b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*', b'*']],
dtype='|S1')
最后，用for-loops做这个长形式：
In [17]: temp = "a test"
In [18]: display = np.full((4,10), '*', dtype='U1')
In [19]: display
Out[19]:
array([['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*']],
dtype='<U1')
In [20]: it = iter(temp) # give us a single-pass iterator
...: for i in range(display.shape[0]):
...: for j, c in zip(range(display.shape[1]), it):
...: display[i, j] = c
...:
In [21]: display
Out[21]:
array([['a', ' ', 't', 'e', 's', 't', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*']],
dtype='<U1')
另一个衡量衡量标准的测试，它跨越行：
In [36]: temp = "this is a test, a test this is"
In [37]: display = np.full((4,10), '*', dtype='U1')
In [38]: it = iter(temp) # give us a single-pass iterator
...: for i in range(display.shape[0]):
...: for j, c in zip(range(display.shape[1]), it):
...: display[i, j] = c
...:
In [39]: display
Out[39]:
array([['t', 'h', 'i', 's', ' ', 'i', 's', ' ', 'a', ' '],
['t', 'e', 's', 't', ',', ' ', 'a', ' ', 't', 'e'],
['s', 't', ' ', 't', 'h', 'i', 's', ' ', 'i', 's'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*']],
dtype='<U1')
警告传递给zip的参数的顺序很重要，因为it是单遍迭代器：
zip(range(display.shape[1]), it)
它应该是最后一个参数，否则它将跳过行之间的字符！
最后，请注意numpy提供了顺序迭代数组的便利功能：
In [49]: temp = "this is yet another test"
In [50]: display = np.full((4,10), '*', dtype='U1')
In [51]: for c, x in zip(temp, np.nditer(display, op_flags=['readwrite'])):
...: x[...] = c
...:
In [52]: display
Out[52]:
array([['t', 'h', 'i', 's', ' ', 'i', 's', ' ', 'y', 'e'],
['t', ' ', 'a', 'n', 'o', 't', 'h', 'e', 'r', ' '],
['t', 'e', 's', 't', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*']],
dtype='<U1')
有一个小问题，必须将op_flags=['readwrite']传递给函数，以确保返回的迭代器允许修改底层数组，但它极大地简化了代码，我们不需要使用单通道迭代器。不过，我仍然更喜欢切片分配。
答案 1 :(得分：0)
从字符串到列表到每个元素包含一个单词的数组：
In [402]: astr = "This is a message for the display array"
In [403]: alist = astr.split()
In [404]: alist
Out[404]: ['This', 'is', 'a', 'message', 'for', 'the', 'display', 'array']
In [405]: arr = np.array(alist)
In [406]: arr
Out[406]:
array(['This', 'is', 'a', 'message', 'for', 'the', 'display', 'array'],
dtype='<U7')
In [407]: arr.shape
Out[407]: (8,)
我使用的是PY3，所以dtype是U7，由np.array自动选择，足以容纳列表中最大的字符串。
对于包含单个字符的数组：
In [408]: carr = np.zeros((4,10), 'U1')
In [409]: carr
Out[409]:
array([['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''],
['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']],
dtype='<U1')
In [410]: carr.fill('*')
In [411]: carr
Out[411]:
array([['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*'],
['*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*', '*']],
dtype='<U1')
从字符串中创建一个单个字符数组：
In [430]: np.array(list(astr))
Out[430]:
array(['T', 'h', 'i', 's', ' ', 'i', 's', ' ', 'a', ' ', 'm', 'e', 's',
's', 'a', 'g', 'e', ' ', 'f', 'o', 'r', ' ', 't', 'h', 'e', ' ',
'd', 'i', 's', 'p', 'l', 'a', 'y', ' ', 'a', 'r', 'r', 'a', 'y'],
dtype='<U1')
将单词列表映射到单个字符数组有点单调乏味。 This进入arr[0,0:4]等等。
这是一种将单词列表映射到数组的方法：
In [462]: alist
Out[462]: ['This', 'is', 'a', 'message', 'for', 'the', 'display', 'array']
In [463]: ''.join(alist) # back to one string
Out[463]: 'Thisisamessageforthedisplayarray'
In [464]: np.array(list(''.join(alist))) # a flat array of char
Out[464]:
array(['T', 'h', 'i', 's', 'i', 's', 'a', 'm', 'e', 's', 's', 'a', 'g',
'e', 'f', 'o', 'r', 't', 'h', 'e', 'd', 'i', 's', 'p', 'l', 'a',
'y', 'a', 'r', 'r', 'a', 'y'],
dtype='<U1')
In [465]: _.shape
Out[465]: (32,)
或者我可以将字符列表复制到现有数组中（使用flat将其视为1d）：
In [466]: arr = np.zeros((4,10), 'U1')
In [467]: arr.flat[:32] = list(''.join(alist))
In [468]: arr
Out[468]:
array([['T', 'h', 'i', 's', 'i', 's', 'a', 'm', 'e', 's'],
['s', 'a', 'g', 'e', 'f', 'o', 'r', 't', 'h', 'e'],
['d', 'i', 's', 'p', 'l', 'a', 'y', 'a', 'r', 'r'],
['a', 'y', '', '', '', '', '', '', '', '']],
dtype='<U1')
如果我在单词之间抛出空白：
In [471]: arr.flat[:39] = list(' '.join(alist))
In [472]: arr
Out[472]:
array([['T', 'h', 'i', 's', ' ', 'i', 's', ' ', 'a', ' '],
['m', 'e', 's', 's', 'a', 'g', 'e', ' ', 'f', 'o'],
['r', ' ', 't', 'h', 'e', ' ', 'd', 'i', 's', 'p'],
['l', 'a', 'y', ' ', 'a', 'r', 'r', 'a', 'y', '']],
dtype='<U1')